Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 556682 |
| Слов в произведении (СВП): | 85863 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.38 |
| СДП диалога, знаков: | 47.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8024 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7615 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 409 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2456.73 | —> 10850-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20842 (24.27% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65021 (75.73% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22376 (34.41%) |
| Прилагательное | 6283 (9.66%) |
| Глагол | 17421 (26.79%) |
| Местоимение-существительное | 6141 (9.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2953 (4.54%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1893 (2.91%) |
| Числительное (порядковое) | 306 (0.47%) |
| Наречие | 3398 (5.23%) |
| Предикатив | 477 (0.73%) |
| Предлог | 8739 (13.44%) |
| Союз | 6983 (10.74%) |
| Междометие | 1656 (2.55%) |
| Вводное слово | 219 (0.34%) |
| Частица | 4970 (7.64%) |
| Причастие | 922 (1.42%) |
| Деепричастие | 222 (0.34%) |
| Служебных слов: | 31907 (49.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.21 |
| . точка | 87.55 |
| - тире | 11.90 |
| ! восклицательный знак | 0.59 |
| ? вопросительный знак | 4.53 |
| ... многоточие | 0.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 5.03 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 2.74 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
