Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504388 |
| Слов в произведении (СВП): | 70693 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.9 |
| СДП диалога, знаков: | 61.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10345 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9535 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 810 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1326.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3148.17 | —> 1996-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16053 (22.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54640 (77.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17160 (31.41%) |
| Прилагательное | 6609 (12.10%) |
| Глагол | 12376 (22.65%) |
| Местоимение-существительное | 4222 (7.73%) |
| Местоименное прилагательное | 3273 (5.99%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 651 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 256 (0.47%) |
| Наречие | 3761 (6.88%) |
| Предикатив | 581 (1.06%) |
| Предлог | 7082 (12.96%) |
| Союз | 5725 (10.48%) |
| Междометие | 1101 (2.02%) |
| Вводное слово | 135 (0.25%) |
| Частица | 4628 (8.47%) |
| Причастие | 1519 (2.78%) |
| Деепричастие | 236 (0.43%) |
| Служебных слов: | 26410 (48.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.96 |
| . точка | 72.61 |
| - тире | 22.72 |
| ! восклицательный знак | 4.82 |
| ? вопросительный знак | 4.64 |
| ... многоточие | 14.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.23 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 12.87 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 1.57 |
| ; точка с запятой | 1.10 |
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».
