Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 550486 |
| Слов в произведении (СВП): | 85011 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.91 |
| СДП диалога, знаков: | 52.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 7.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7295 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6961 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 334 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1075.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2305.71 | —> 11620-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22341 (26.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62670 (73.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20886 (33.33%) |
| Прилагательное | 6426 (10.25%) |
| Глагол | 17070 (27.24%) |
| Местоимение-существительное | 5785 (9.23%) |
| Местоименное прилагательное | 3251 (5.19%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1685 (2.69%) |
| Числительное (порядковое) | 356 (0.57%) |
| Наречие | 3866 (6.17%) |
| Предикатив | 592 (0.94%) |
| Предлог | 8363 (13.34%) |
| Союз | 7485 (11.94%) |
| Междометие | 1437 (2.29%) |
| Вводное слово | 251 (0.40%) |
| Частица | 5705 (9.10%) |
| Причастие | 948 (1.51%) |
| Деепричастие | 314 (0.50%) |
| Служебных слов: | 32603 (52.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.98 |
| . точка | 75.19 |
| - тире | 8.14 |
| ! восклицательный знак | 0.73 |
| ? вопросительный знак | 2.99 |
| ... многоточие | 0.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 7.92 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.73 |
| ; 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».
