Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542615 |
| Слов в произведении (СВП): | 80106 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.76 |
| СДП диалога, знаков: | 61.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 2.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11137 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9929 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1208 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1321.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3102.20 | —> 2437-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19402 (24.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60704 (75.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20547 (33.85%) |
| Прилагательное | 8232 (13.56%) |
| Глагол | 12130 (19.98%) |
| Местоимение-существительное | 4263 (7.02%) |
| Местоименное прилагательное | 3205 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 801 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 236 (0.39%) |
| Наречие | 4281 (7.05%) |
| Предикатив | 1045 (1.72%) |
| Предлог | 7753 (12.77%) |
| Союз | 6524 (10.75%) |
| Междометие | 1353 (2.23%) |
| Вводное слово | 259 (0.43%) |
| Частица | 5039 (8.30%) |
| Причастие | 1206 (1.99%) |
| Деепричастие | 170 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28596 (47.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.89 |
| . точка | 81.88 |
| - тире | 18.48 |
| ! восклицательный знак | 11.05 |
| ? вопросительный знак | 8.56 |
| ... многоточие | 24.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.65 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 13.43 |
| () скобки | 2.80 |
| : двоеточие | 2.80 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
