Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 643386 |
| Слов в произведении (СВП): | 85042 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.61 |
| СДП диалога, знаков: | 51.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12472 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11674 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 798 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1385.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3355.35 | —> 781-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18441 (21.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66601 (78.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20930 (31.43%) |
| Прилагательное | 8386 (12.59%) |
| Глагол | 15381 (23.09%) |
| Местоимение-существительное | 6240 (9.37%) |
| Местоименное прилагательное | 3758 (5.64%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 846 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.23%) |
| Наречие | 4014 (6.03%) |
| Предикатив | 660 (0.99%) |
| Предлог | 8394 (12.60%) |
| Союз | 5652 (8.49%) |
| Междометие | 1118 (1.68%) |
| Вводное слово | 249 (0.37%) |
| Частица | 4706 (7.07%) |
| Причастие | 1528 (2.29%) |
| Деепричастие | 289 (0.43%) |
| Служебных слов: | 30427 (45.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.62 |
| . точка | 90.88 |
| - тире | 36.14 |
| ! восклицательный знак | 2.73 |
| ? вопросительный знак | 12.83 |
| ... многоточие | 4.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 2.36 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.62 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
