Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 563706 |
| Слов в произведении (СВП): | 85967 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.3 |
| СДП диалога, знаков: | 59.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9782 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9343 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 439 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1168.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2674.44 | —> 8412-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19956 (23.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66011 (76.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21429 (32.46%) |
| Прилагательное | 7997 (12.11%) |
| Глагол | 15221 (23.06%) |
| Местоимение-существительное | 6025 (9.13%) |
| Местоименное прилагательное | 4677 (7.09%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1360 (2.06%) |
| Числительное (порядковое) | 202 (0.31%) |
| Наречие | 4330 (6.56%) |
| Предикатив | 708 (1.07%) |
| Предлог | 8639 (13.09%) |
| Союз | 6631 (10.05%) |
| Междометие | 1280 (1.94%) |
| Вводное слово | 292 (0.44%) |
| Частица | 4633 (7.02%) |
| Причастие | 1487 (2.25%) |
| Деепричастие | 225 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32417 (49.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.22 |
| . точка | 66.97 |
| - тире | 8.12 |
| ! восклицательный знак | 4.72 |
| ? вопросительный знак | 3.13 |
| ... многоточие | 0.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.42 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 9.24 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 2.22 |
| ; точка с запятой | 0.69 |
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».
