Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576915 |
| Слов в произведении (СВП): | 86671 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.12 |
| СДП диалога, знаков: | 39.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7360 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7123 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 237 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1107.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2405.23 | —> 11199-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19835 (22.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66836 (77.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19463 (29.12%) |
| Прилагательное | 5973 (8.94%) |
| Глагол | 20370 (30.48%) |
| Местоимение-существительное | 7588 (11.35%) |
| Местоименное прилагательное | 2910 (4.35%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 637 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.20%) |
| Наречие | 4247 (6.35%) |
| Предикатив | 589 (0.88%) |
| Предлог | 7145 (10.69%) |
| Союз | 7617 (11.40%) |
| Междометие | 1396 (2.09%) |
| Вводное слово | 165 (0.25%) |
| Частица | 6091 (9.11%) |
| Причастие | 847 (1.27%) |
| Деепричастие | 161 (0.24%) |
| Служебных слов: | 33085 (49.50%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.68 |
| . точка | 105.32 |
| - тире | 19.76 |
| ! восклицательный знак | 7.78 |
| ? вопросительный знак | 18.45 |
| ... многоточие | 6.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 0.37 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.96 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
