Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 616582 |
| Слов в произведении (СВП): | 92978 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.85 |
| СДП диалога, знаков: | 33.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7618 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7260 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 358 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1079.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2363.15 | —> 11415-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19723 (21.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73255 (78.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21124 (28.84%) |
| Прилагательное | 6087 (8.31%) |
| Глагол | 19289 (26.33%) |
| Местоимение-существительное | 9491 (12.96%) |
| Местоименное прилагательное | 4319 (5.90%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 954 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.22%) |
| Наречие | 4134 (5.64%) |
| Предикатив | 674 (0.92%) |
| Предлог | 8285 (11.31%) |
| Союз | 6258 (8.54%) |
| Междометие | 1666 (2.27%) |
| Вводное слово | 124 (0.17%) |
| Частица | 4596 (6.27%) |
| Причастие | 1359 (1.86%) |
| Деепричастие | 198 (0.27%) |
| Служебных слов: | 34942 (47.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 90.92 |
| . точка | 87.90 |
| - тире | 38.76 |
| ! восклицательный знак | 27.26 |
| ? вопросительный знак | 13.79 |
| ... многоточие | 15.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.68 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.52 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.57 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.33 |
| " кавычка | 4.62 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.57 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
