Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 575684 |
| Слов в произведении (СВП): | 81444 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.91 |
| СДП диалога, знаков: | 48.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10636 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10168 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 468 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1247.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2953.43 | —> 4205-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17684 (21.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63760 (78.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20541 (32.22%) |
| Прилагательное | 7491 (11.75%) |
| Глагол | 15153 (23.77%) |
| Местоимение-существительное | 6160 (9.66%) |
| Местоименное прилагательное | 2671 (4.19%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 817 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 185 (0.29%) |
| Наречие | 3377 (5.30%) |
| Предикатив | 621 (0.97%) |
| Предлог | 8326 (13.06%) |
| Союз | 6138 (9.63%) |
| Междометие | 1522 (2.39%) |
| Вводное слово | 175 (0.27%) |
| Частица | 5499 (8.62%) |
| Причастие | 1052 (1.65%) |
| Деепричастие | 253 (0.40%) |
| Служебных слов: | 30759 (48.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.14 |
| . точка | 80.69 |
| - тире | 34.40 |
| ! восклицательный знак | 4.24 |
| ? вопросительный знак | 13.91 |
| ... многоточие | 9.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.66 |
| " кавычка | 13.81 |
| () скобки | 0.70 |
| : двоеточие | 2.10 |
| ; точка с запятой | 0.39 |
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».
