Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 652151 |
| Слов в произведении (СВП): | 92952 |
| Приблизительно страниц: | 342 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.28 |
| СДП диалога, знаков: | 50.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12797 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12170 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 627 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1389.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3388.79 | —> 642-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18576 (19.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74376 (80.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26508 (35.64%) |
| Прилагательное | 9085 (12.21%) |
| Глагол | 16959 (22.80%) |
| Местоимение-существительное | 6273 (8.43%) |
| Местоименное прилагательное | 3258 (4.38%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1481 (1.99%) |
| Числительное (порядковое) | 303 (0.41%) |
| Наречие | 3846 (5.17%) |
| Предикатив | 564 (0.76%) |
| Предлог | 9106 (12.24%) |
| Союз | 5594 (7.52%) |
| Междометие | 1351 (1.82%) |
| Вводное слово | 177 (0.24%) |
| Частица | 4706 (6.33%) |
| Причастие | 1593 (2.14%) |
| Деепричастие | 199 (0.27%) |
| Служебных слов: | 30678 (41.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.70 |
| . точка | 83.76 |
| - тире | 22.00 |
| ! восклицательный знак | 7.71 |
| ? вопросительный знак | 7.74 |
| ... многоточие | 12.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.40 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.42 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 6.81 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.77 |
| ; точка с запятой | 0.34 |
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».
