Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 610323 |
| Слов в произведении (СВП): | 87332 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.4 |
| СДП диалога, знаков: | 38.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12792 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11498 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1294 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1379.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3370.61 | —> 704-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18848 (21.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68484 (78.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23452 (34.24%) |
| Прилагательное | 7841 (11.45%) |
| Глагол | 15338 (22.40%) |
| Местоимение-существительное | 6613 (9.66%) |
| Местоименное прилагательное | 2872 (4.19%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 958 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 273 (0.40%) |
| Наречие | 3610 (5.27%) |
| Предикатив | 573 (0.84%) |
| Предлог | 8314 (12.14%) |
| Союз | 6358 (9.28%) |
| Междометие | 1261 (1.84%) |
| Вводное слово | 260 (0.38%) |
| Частица | 5299 (7.74%) |
| Причастие | 1533 (2.24%) |
| Деепричастие | 244 (0.36%) |
| Служебных слов: | 31229 (45.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.34 |
| . точка | 93.17 |
| - тире | 25.59 |
| ! восклицательный знак | 6.13 |
| ? вопросительный знак | 15.29 |
| ... многоточие | 7.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
| " кавычка | 8.81 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 1.83 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
