Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 600481 |
| Слов в произведении (СВП): | 89229 |
| Приблизительно страниц: | 324 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.07 |
| СДП диалога, знаков: | 45.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 13.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9204 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8738 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 466 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2643.10 | —> 8838-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20973 (23.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68256 (76.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24053 (35.24%) |
| Прилагательное | 8634 (12.65%) |
| Глагол | 15452 (22.64%) |
| Местоимение-существительное | 5601 (8.21%) |
| Местоименное прилагательное | 4727 (6.93%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1177 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.25%) |
| Наречие | 4685 (6.86%) |
| Предикатив | 607 (0.89%) |
| Предлог | 8971 (13.14%) |
| Союз | 5180 (7.59%) |
| Междометие | 1410 (2.07%) |
| Вводное слово | 260 (0.38%) |
| Частица | 4792 (7.02%) |
| Причастие | 1567 (2.30%) |
| Деепричастие | 179 (0.26%) |
| Служебных слов: | 31124 (45.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.94 |
| . точка | 69.63 |
| - тире | 16.91 |
| ! восклицательный знак | 6.47 |
| ? вопросительный знак | 7.76 |
| ... многоточие | 7.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 32.67 |
| () скобки | 0.74 |
| : двоеточие | 2.31 |
| ; точка с запятой | 1.37 |
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».
