Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 596469 |
| Слов в произведении (СВП): | 89881 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.96 |
| СДП диалога, знаков: | 30.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10278 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9327 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 951 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1220.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2801.87 | —> 6418-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20020 (22.27% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69861 (77.73% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23909 (34.22%) |
| Прилагательное | 6622 (9.48%) |
| Глагол | 16314 (23.35%) |
| Местоимение-существительное | 4834 (6.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3269 (4.68%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1243 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 333 (0.48%) |
| Наречие | 4031 (5.77%) |
| Предикатив | 701 (1.00%) |
| Предлог | 8693 (12.44%) |
| Союз | 7684 (11.00%) |
| Междометие | 1595 (2.28%) |
| Вводное слово | 287 (0.41%) |
| Частица | 5065 (7.25%) |
| Причастие | 991 (1.42%) |
| Деепричастие | 242 (0.35%) |
| Служебных слов: | 31679 (45.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 94.09 |
| . точка | 115.53 |
| - тире | 26.00 |
| ! восклицательный знак | 8.60 |
| ? вопросительный знак | 12.91 |
| ... многоточие | 6.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 5.63 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 3.32 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
