Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 603085 |
| Слов в произведении (СВП): | 99186 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.84 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 40.77 |
| СДП диалога, знаков: | 0 |
| Доля диалогов в тексте: | 0% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9058 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8198 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 860 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1035.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2360.60 | —> 11428-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 26650 (26.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72536 (73.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22301 (30.74%) |
| Прилагательное | 6172 (8.51%) |
| Глагол | 17914 (24.70%) |
| Местоимение-существительное | 10026 (13.82%) |
| Местоименное прилагательное | 3576 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1366 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 237 (0.33%) |
| Наречие | 5308 (7.32%) |
| Предикатив | 983 (1.36%) |
| Предлог | 9033 (12.45%) |
| Союз | 8679 (11.97%) |
| Междометие | 1641 (2.26%) |
| Вводное слово | 405 (0.56%) |
| Частица | 7816 (10.78%) |
| Причастие | 1101 (1.52%) |
| Деепричастие | 194 (0.27%) |
| Служебных слов: | 41390 (57.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.73 |
| . точка | 105.46 |
| - тире | 0.00 |
| ! восклицательный знак | 11.31 |
| ? вопросительный знак | 28.24 |
| ... многоточие | 7.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 6.53 |
| () скобки | 1.44 |
| : двоеточие | 0.15 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
