Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 533446 |
| Слов в произведении (СВП): | 73184 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.83 |
| СДП диалога, знаков: | 35.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12976 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11292 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1684 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1485.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3644.47 | —> 136-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14045 (19.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59139 (80.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19693 (33.30%) |
| Прилагательное | 6668 (11.28%) |
| Глагол | 14144 (23.92%) |
| Местоимение-существительное | 3948 (6.68%) |
| Местоименное прилагательное | 2114 (3.57%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 881 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 249 (0.42%) |
| Наречие | 2678 (4.53%) |
| Предикатив | 446 (0.75%) |
| Предлог | 6968 (11.78%) |
| Союз | 5552 (9.39%) |
| Междометие | 849 (1.44%) |
| Вводное слово | 129 (0.22%) |
| Частица | 3375 (5.71%) |
| Причастие | 1175 (1.99%) |
| Деепричастие | 282 (0.48%) |
| Служебных слов: | 23224 (39.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.84 |
| . точка | 80.56 |
| - тире | 48.97 |
| ! восклицательный знак | 27.98 |
| ? вопросительный знак | 14.16 |
| ... многоточие | 18.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 19.72 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 3.57 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
