Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 587215 |
| Слов в произведении (СВП): | 78585 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.86 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.85 |
| СДП диалога, знаков: | 46.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11885 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11118 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 767 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1497.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3581.36 | —> 194-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14465 (18.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64120 (81.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21796 (33.99%) |
| Прилагательное | 7923 (12.36%) |
| Глагол | 15412 (24.04%) |
| Местоимение-существительное | 4020 (6.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2896 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 719 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.24%) |
| Наречие | 3495 (5.45%) |
| Предикатив | 479 (0.75%) |
| Предлог | 7067 (11.02%) |
| Союз | 4800 (7.49%) |
| Междометие | 1066 (1.66%) |
| Вводное слово | 243 (0.38%) |
| Частица | 3582 (5.59%) |
| Причастие | 1556 (2.43%) |
| Деепричастие | 248 (0.39%) |
| Служебных слов: | 23932 (37.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.95 |
| . точка | 88.40 |
| - тире | 37.97 |
| ! восклицательный знак | 3.02 |
| ? вопросительный знак | 8.64 |
| ... многоточие | 5.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 5.56 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 10.70 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
