Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 722586 |
| Слов в произведении (СВП): | 94151 |
| Приблизительно страниц: | 381 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.55 |
| СДП диалога, знаков: | 49.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12327 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11180 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1147 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1471.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3443.29 | —> 454-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16516 (17.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77635 (82.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27367 (35.25%) |
| Прилагательное | 10175 (13.11%) |
| Глагол | 17381 (22.39%) |
| Местоимение-существительное | 3974 (5.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3193 (4.11%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1174 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 254 (0.33%) |
| Наречие | 3738 (4.81%) |
| Предикатив | 501 (0.65%) |
| Предлог | 8620 (11.10%) |
| Союз | 5891 (7.59%) |
| Междометие | 1191 (1.53%) |
| Вводное слово | 308 (0.40%) |
| Частица | 4092 (5.27%) |
| Причастие | 1804 (2.32%) |
| Деепричастие | 226 (0.29%) |
| Служебных слов: | 27501 (35.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.36 |
| . точка | 84.68 |
| - тире | 36.86 |
| ! восклицательный знак | 3.17 |
| ? вопросительный знак | 7.06 |
| ... многоточие | 4.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 29.61 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 9.64 |
| ; 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».
