Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 603627 |
| Слов в произведении (СВП): | 84932 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.82 |
| СДП диалога, знаков: | 50.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8258 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7967 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 291 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2548.91 | —> 9955-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21568 (25.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63364 (74.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17293 (27.29%) |
| Прилагательное | 6613 (10.44%) |
| Глагол | 16267 (25.67%) |
| Местоимение-существительное | 8162 (12.88%) |
| Местоименное прилагательное | 4175 (6.59%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 979 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 167 (0.26%) |
| Наречие | 4381 (6.91%) |
| Предикатив | 887 (1.40%) |
| Предлог | 8312 (13.12%) |
| Союз | 6690 (10.56%) |
| Междометие | 1430 (2.26%) |
| Вводное слово | 330 (0.52%) |
| Частица | 6154 (9.71%) |
| Причастие | 1184 (1.87%) |
| Деепричастие | 202 (0.32%) |
| Служебных слов: | 35472 (55.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.02 |
| . точка | 90.78 |
| - тире | 42.53 |
| ! восклицательный знак | 6.08 |
| ? вопросительный знак | 17.77 |
| ... многоточие | 3.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.91 |
| " кавычка | 2.92 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 3.32 |
| ; точка с запятой | 0.88 |
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».
