Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 584859 |
| Слов в произведении (СВП): | 83229 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.26 |
| СДП диалога, знаков: | 61.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13131 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11561 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1570 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1397.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3419.95 | —> 518-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18594 (22.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64635 (77.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21115 (32.67%) |
| Прилагательное | 8055 (12.46%) |
| Глагол | 13244 (20.49%) |
| Местоимение-существительное | 5045 (7.81%) |
| Местоименное прилагательное | 3707 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 952 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.27%) |
| Наречие | 3590 (5.55%) |
| Предикатив | 531 (0.82%) |
| Предлог | 8809 (13.63%) |
| Союз | 6438 (9.96%) |
| Междометие | 1252 (1.94%) |
| Вводное слово | 281 (0.43%) |
| Частица | 4602 (7.12%) |
| Причастие | 1676 (2.59%) |
| Деепричастие | 261 (0.40%) |
| Служебных слов: | 30398 (47.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.60 |
| . точка | 75.89 |
| - тире | 19.64 |
| ! восклицательный знак | 0.52 |
| ? вопросительный знак | 6.99 |
| ... многоточие | 3.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 23.14 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 1.87 |
| ; точка с запятой | 1.96 |
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».
