Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 631652 |
| Слов в произведении (СВП): | 89880 |
| Приблизительно страниц: | 330 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.54 |
| СДП диалога, знаков: | 48.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 14093 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 13359 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 734 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1446.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3552.07 | —> 235-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18811 (20.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71069 (79.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24770 (34.85%) |
| Прилагательное | 9056 (12.74%) |
| Глагол | 17078 (24.03%) |
| Местоимение-существительное | 4759 (6.70%) |
| Местоименное прилагательное | 2763 (3.89%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1112 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 241 (0.34%) |
| Наречие | 4148 (5.84%) |
| Предикатив | 650 (0.91%) |
| Предлог | 8702 (12.24%) |
| Союз | 5910 (8.32%) |
| Междометие | 1239 (1.74%) |
| Вводное слово | 160 (0.23%) |
| Частица | 5491 (7.73%) |
| Причастие | 1641 (2.31%) |
| Деепричастие | 224 (0.32%) |
| Служебных слов: | 29264 (41.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.49 |
| . точка | 72.41 |
| - тире | 20.49 |
| ! восклицательный знак | 4.38 |
| ? вопросительный знак | 10.53 |
| ... многоточие | 16.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.29 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 6.51 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 0.65 |
| ; точка с запятой | 1.27 |
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».
