Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 550773 |
| Слов в произведении (СВП): | 85842 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 41.31 |
| СДП диалога, знаков: | 40.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 0.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8968 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7628 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1340 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1131.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2545.22 | —> 10006-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17817 (20.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68025 (79.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19366 (28.47%) |
| Прилагательное | 5829 (8.57%) |
| Глагол | 17889 (26.30%) |
| Местоимение-существительное | 7411 (10.89%) |
| Местоименное прилагательное | 3419 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1165 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.19%) |
| Наречие | 3792 (5.57%) |
| Предикатив | 706 (1.04%) |
| Предлог | 7832 (11.51%) |
| Союз | 5562 (8.18%) |
| Междометие | 1064 (1.56%) |
| Вводное слово | 184 (0.27%) |
| Частица | 4502 (6.62%) |
| Причастие | 984 (1.45%) |
| Деепричастие | 208 (0.31%) |
| Служебных слов: | 30194 (44.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.19 |
| . точка | 125.15 |
| - тире | 20.16 |
| ! восклицательный знак | 11.32 |
| ? вопросительный знак | 14.71 |
| ... многоточие | 3.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 14.24 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.07 |
| ; точка с запятой | 0.71 |
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».
