Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580202 |
| Слов в произведении (СВП): | 82833 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.01 |
| СДП диалога, знаков: | 36.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11756 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10709 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1047 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1338.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3145.65 | —> 2019-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17583 (21.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65250 (78.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23442 (35.93%) |
| Прилагательное | 6511 (9.98%) |
| Глагол | 16128 (24.72%) |
| Местоимение-существительное | 5740 (8.80%) |
| Местоименное прилагательное | 2899 (4.44%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 743 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.20%) |
| Наречие | 2799 (4.29%) |
| Предикатив | 599 (0.92%) |
| Предлог | 7304 (11.19%) |
| Союз | 6126 (9.39%) |
| Междометие | 1210 (1.85%) |
| Вводное слово | 176 (0.27%) |
| Частица | 4326 (6.63%) |
| Причастие | 902 (1.38%) |
| Деепричастие | 121 (0.19%) |
| Служебных слов: | 27912 (42.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.74 |
| . точка | 102.33 |
| - тире | 34.87 |
| ! восклицательный знак | 12.36 |
| ? вопросительный знак | 10.53 |
| ... многоточие | 12.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.99 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 5.73 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.10 |
| " кавычка | 7.79 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 11.82 |
| ; точка с запятой | 2.66 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
