Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 582496 |
| Слов в произведении (СВП): | 81392 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.51 |
| СДП диалога, знаков: | 45.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12038 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11277 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 761 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1456.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3484.35 | —> 353-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15145 (18.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66247 (81.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23288 (35.15%) |
| Прилагательное | 7333 (11.07%) |
| Глагол | 15442 (23.31%) |
| Местоимение-существительное | 5186 (7.83%) |
| Местоименное прилагательное | 2733 (4.13%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 816 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.32%) |
| Наречие | 3163 (4.77%) |
| Предикатив | 471 (0.71%) |
| Предлог | 8751 (13.21%) |
| Союз | 5020 (7.58%) |
| Междометие | 1170 (1.77%) |
| Вводное слово | 122 (0.18%) |
| Частица | 3689 (5.57%) |
| Причастие | 1355 (2.05%) |
| Деепричастие | 150 (0.23%) |
| Служебных слов: | 26835 (40.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.98 |
| . точка | 97.25 |
| - тире | 29.55 |
| ! восклицательный знак | 7.52 |
| ? вопросительный знак | 9.69 |
| ... многоточие | 1.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 9.18 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 2.19 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
