Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 402445 |
| Слов в произведении (СВП): | 61561 |
| Приблизительно страниц: | 207 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.27 |
| СДП диалога, знаков: | 46.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6448 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6108 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 340 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1051.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2294.29 | —> 11653-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15765 (25.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45796 (74.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12386 (27.05%) |
| Прилагательное | 4680 (10.22%) |
| Глагол | 11402 (24.90%) |
| Местоимение-существительное | 5937 (12.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2644 (5.77%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 504 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.38%) |
| Наречие | 3355 (7.33%) |
| Предикатив | 463 (1.01%) |
| Предлог | 5971 (13.04%) |
| Союз | 5152 (11.25%) |
| Междометие | 1268 (2.77%) |
| Вводное слово | 242 (0.53%) |
| Частица | 4192 (9.15%) |
| Причастие | 1029 (2.25%) |
| Деепричастие | 140 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25552 (55.80%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.84 |
| . точка | 65.92 |
| - тире | 30.62 |
| ! восклицательный знак | 18.05 |
| ? вопросительный знак | 7.78 |
| ... многоточие | 8.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.62 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.34 |
| " кавычка | 5.75 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.19 |
| ; 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».
