Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 585861 |
| Слов в произведении (СВП): | 85026 |
| Приблизительно страниц: | 308 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.65 |
| СДП диалога, знаков: | 36.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12365 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11205 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1160 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1428.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3446.83 | —> 450-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17636 (20.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67390 (79.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23301 (34.58%) |
| Прилагательное | 8721 (12.94%) |
| Глагол | 14078 (20.89%) |
| Местоимение-существительное | 4470 (6.63%) |
| Местоименное прилагательное | 2836 (4.21%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 858 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.26%) |
| Наречие | 3449 (5.12%) |
| Предикатив | 555 (0.82%) |
| Предлог | 8414 (12.49%) |
| Союз | 6015 (8.93%) |
| Междометие | 1051 (1.56%) |
| Вводное слово | 199 (0.30%) |
| Частица | 5012 (7.44%) |
| Причастие | 2265 (3.36%) |
| Деепричастие | 238 (0.35%) |
| Служебных слов: | 28258 (41.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.54 |
| . точка | 95.58 |
| - тире | 26.00 |
| ! восклицательный знак | 6.65 |
| ? вопросительный знак | 12.87 |
| ... многоточие | 8.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 4.62 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 2.08 |
| ; точка с запятой | 0.31 |
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».
