Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 421620 |
| Слов в произведении (СВП): | 59669 |
| Приблизительно страниц: | 207 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.09 |
| СДП диалога, знаков: | 46.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8025 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7505 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 520 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1218.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2793.72 | —> 6529-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15174 (25.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44495 (74.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12836 (28.85%) |
| Прилагательное | 5220 (11.73%) |
| Глагол | 11324 (25.45%) |
| Местоимение-существительное | 5070 (11.39%) |
| Местоименное прилагательное | 2206 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 488 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 89 (0.20%) |
| Наречие | 3005 (6.75%) |
| Предикатив | 455 (1.02%) |
| Предлог | 5332 (11.98%) |
| Союз | 5394 (12.12%) |
| Междометие | 1141 (2.56%) |
| Вводное слово | 205 (0.46%) |
| Частица | 4310 (9.69%) |
| Причастие | 640 (1.44%) |
| Деепричастие | 165 (0.37%) |
| Служебных слов: | 23843 (53.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.51 |
| . точка | 98.58 |
| - тире | 36.90 |
| ! восклицательный знак | 8.56 |
| ? вопросительный знак | 12.49 |
| ... многоточие | 7.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 7.02 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 3.79 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
