Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 608449 |
| Слов в произведении (СВП): | 88418 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.8 |
| СДП диалога, знаков: | 39.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12592 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11293 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1299 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1389.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3361.74 | —> 747-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19290 (21.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69128 (78.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21763 (31.48%) |
| Прилагательное | 9195 (13.30%) |
| Глагол | 14490 (20.96%) |
| Местоимение-существительное | 5017 (7.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3908 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 770 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 126 (0.18%) |
| Наречие | 3765 (5.45%) |
| Предикатив | 647 (0.94%) |
| Предлог | 8155 (11.80%) |
| Союз | 7167 (10.37%) |
| Междометие | 1307 (1.89%) |
| Вводное слово | 198 (0.29%) |
| Частица | 5788 (8.37%) |
| Причастие | 1467 (2.12%) |
| Деепричастие | 189 (0.27%) |
| Служебных слов: | 31746 (45.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.58 |
| . точка | 82.37 |
| - тире | 20.78 |
| ! восклицательный знак | 7.37 |
| ? вопросительный знак | 11.07 |
| ... многоточие | 6.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.53 |
| " кавычка | 8.41 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 1.09 |
| ; 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».
