Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 562086 |
| Слов в произведении (СВП): | 76535 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.48 |
| СДП диалога, знаков: | 47.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11820 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11131 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 689 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1466.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3502.43 | —> 318-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14883 (19.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61652 (80.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21411 (34.73%) |
| Прилагательное | 7475 (12.12%) |
| Глагол | 14440 (23.42%) |
| Местоимение-существительное | 4908 (7.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2739 (4.44%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 744 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 187 (0.30%) |
| Наречие | 3099 (5.03%) |
| Предикатив | 590 (0.96%) |
| Предлог | 7975 (12.94%) |
| Союз | 4658 (7.56%) |
| Междометие | 1064 (1.73%) |
| Вводное слово | 165 (0.27%) |
| Частица | 3930 (6.37%) |
| Причастие | 1446 (2.35%) |
| Деепричастие | 150 (0.24%) |
| Служебных слов: | 25604 (41.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.17 |
| . точка | 96.54 |
| - тире | 37.15 |
| ! восклицательный знак | 7.04 |
| ? вопросительный знак | 12.11 |
| ... многоточие | 3.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 8.90 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 2.87 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
