Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 614806 |
| Слов в произведении (СВП): | 91206 |
| Приблизительно страниц: | 313 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.43 |
| СДП диалога, знаков: | 65.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9225 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8706 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 519 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1153.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2667.00 | —> 8522-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18620 (20.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72586 (79.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24680 (34.00%) |
| Прилагательное | 6122 (8.43%) |
| Глагол | 16437 (22.64%) |
| Местоимение-существительное | 5841 (8.05%) |
| Местоименное прилагательное | 4181 (5.76%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1210 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 202 (0.28%) |
| Наречие | 2961 (4.08%) |
| Предикатив | 424 (0.58%) |
| Предлог | 9344 (12.87%) |
| Союз | 8083 (11.14%) |
| Междометие | 1318 (1.82%) |
| Вводное слово | 160 (0.22%) |
| Частица | 4258 (5.87%) |
| Причастие | 1264 (1.74%) |
| Деепричастие | 127 (0.17%) |
| Служебных слов: | 33321 (45.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.31 |
| . точка | 58.30 |
| - тире | 28.62 |
| ! восклицательный знак | 10.03 |
| ? вопросительный знак | 9.20 |
| ... многоточие | 1.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 9.05 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 10.74 |
| ; точка с запятой | 1.06 |
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».
