Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 408818 |
| Слов в произведении (СВП): | 60715 |
| Приблизительно страниц: | 205 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.25 |
| СДП диалога, знаков: | 40.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7168 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6817 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 351 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1141.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2559.53 | —> 9837-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12467 (20.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48248 (79.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15565 (32.26%) |
| Прилагательное | 3873 (8.03%) |
| Глагол | 12589 (26.09%) |
| Местоимение-существительное | 4831 (10.01%) |
| Местоименное прилагательное | 2743 (5.69%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 692 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.28%) |
| Наречие | 2173 (4.50%) |
| Предикатив | 340 (0.70%) |
| Предлог | 5929 (12.29%) |
| Союз | 4792 (9.93%) |
| Междометие | 887 (1.84%) |
| Вводное слово | 62 (0.13%) |
| Частица | 3202 (6.64%) |
| Причастие | 710 (1.47%) |
| Деепричастие | 114 (0.24%) |
| Служебных слов: | 22567 (46.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.10 |
| . точка | 105.05 |
| - тире | 26.58 |
| ! восклицательный знак | 5.35 |
| ? вопросительный знак | 17.34 |
| ... многоточие | 0.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 3.10 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.76 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
