Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 545872 |
| Слов в произведении (СВП): | 85896 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.92 |
| СДП диалога, знаков: | 52.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 8.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8677 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8338 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 339 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1104.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2469.52 | —> 10745-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21688 (25.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64208 (74.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21699 (33.79%) |
| Прилагательное | 6800 (10.59%) |
| Глагол | 17087 (26.61%) |
| Местоимение-существительное | 6075 (9.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3392 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1467 (2.28%) |
| Числительное (порядковое) | 216 (0.34%) |
| Наречие | 3700 (5.76%) |
| Предикатив | 569 (0.89%) |
| Предлог | 8933 (13.91%) |
| Союз | 7091 (11.04%) |
| Междометие | 1460 (2.27%) |
| Вводное слово | 224 (0.35%) |
| Частица | 5319 (8.28%) |
| Причастие | 985 (1.53%) |
| Деепричастие | 323 (0.50%) |
| Служебных слов: | 32830 (51.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.60 |
| . точка | 69.81 |
| - тире | 7.40 |
| ! восклицательный знак | 0.68 |
| ? вопросительный знак | 2.20 |
| ... многоточие | 0.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 0.77 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.89 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
