Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 598673 |
| Слов в произведении (СВП): | 84324 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.66 |
| СДП диалога, знаков: | 48.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13171 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11696 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1475 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1436.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3460.45 | —> 419-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19250 (22.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65074 (77.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22029 (33.85%) |
| Прилагательное | 9536 (14.65%) |
| Глагол | 14312 (21.99%) |
| Местоимение-существительное | 4861 (7.47%) |
| Местоименное прилагательное | 2582 (3.97%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1089 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.30%) |
| Наречие | 4181 (6.42%) |
| Предикатив | 800 (1.23%) |
| Предлог | 8269 (12.71%) |
| Союз | 6008 (9.23%) |
| Междометие | 802 (1.23%) |
| Вводное слово | 305 (0.47%) |
| Частица | 5462 (8.39%) |
| Причастие | 1314 (2.02%) |
| Деепричастие | 217 (0.33%) |
| Служебных слов: | 28527 (43.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.18 |
| . точка | 79.22 |
| - тире | 28.18 |
| ! восклицательный знак | 19.77 |
| ? вопросительный знак | 13.14 |
| ... многоточие | 9.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 13.98 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 4.72 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
