Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 387972 |
| Слов в произведении (СВП): | 55678 |
| Приблизительно страниц: | 207 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.74 |
| СДП диалога, знаков: | 41.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9000 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8420 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 580 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1286.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3090.90 | —> 2555-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12943 (23.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42735 (76.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15780 (36.93%) |
| Прилагательное | 6551 (15.33%) |
| Глагол | 8282 (19.38%) |
| Местоимение-существительное | 2401 (5.62%) |
| Местоименное прилагательное | 2416 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 659 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.26%) |
| Наречие | 2339 (5.47%) |
| Предикатив | 292 (0.68%) |
| Предлог | 5466 (12.79%) |
| Союз | 5142 (12.03%) |
| Междометие | 852 (1.99%) |
| Вводное слово | 125 (0.29%) |
| Частица | 2895 (6.77%) |
| Причастие | 919 (2.15%) |
| Деепричастие | 133 (0.31%) |
| Служебных слов: | 19433 (45.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.60 |
| . точка | 93.39 |
| - тире | 12.41 |
| ! восклицательный знак | 4.44 |
| ? вопросительный знак | 8.59 |
| ... многоточие | 4.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 9.55 |
| () скобки | 1.65 |
| : двоеточие | 0.88 |
| ; точка с запятой | 0.68 |
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».
