Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 629717 |
| Слов в произведении (СВП): | 89190 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.4 |
| СДП диалога, знаков: | 57.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13252 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12084 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1168 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1433.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3499.36 | —> 321-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18698 (20.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70492 (79.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21550 (30.57%) |
| Прилагательное | 8082 (11.47%) |
| Глагол | 16933 (24.02%) |
| Местоимение-существительное | 6311 (8.95%) |
| Местоименное прилагательное | 2721 (3.86%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 885 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.30%) |
| Наречие | 3932 (5.58%) |
| Предикатив | 578 (0.82%) |
| Предлог | 9035 (12.82%) |
| Союз | 6993 (9.92%) |
| Междометие | 1397 (1.98%) |
| Вводное слово | 211 (0.30%) |
| Частица | 5525 (7.84%) |
| Причастие | 1633 (2.32%) |
| Деепричастие | 333 (0.47%) |
| Служебных слов: | 32539 (46.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.90 |
| . точка | 68.94 |
| - тире | 32.82 |
| ! восклицательный знак | 9.21 |
| ? вопросительный знак | 11.84 |
| ... многоточие | 5.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.48 |
| " кавычка | 6.57 |
| () скобки | 0.92 |
| : двоеточие | 3.61 |
| ; точка с запятой | 1.17 |
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».
