Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 407831 |
| Слов в произведении (СВП): | 59772 |
| Приблизительно страниц: | 197 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.86 |
| СДП диалога, знаков: | 44.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6246 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5825 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 421 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1038.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2299.27 | —> 11641-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14368 (24.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45404 (75.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11369 (25.04%) |
| Прилагательное | 3912 (8.62%) |
| Глагол | 11819 (26.03%) |
| Местоимение-существительное | 7812 (17.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2725 (6.00%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 679 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 65 (0.14%) |
| Наречие | 2725 (6.00%) |
| Предикатив | 494 (1.09%) |
| Предлог | 5513 (12.14%) |
| Союз | 4742 (10.44%) |
| Междометие | 1153 (2.54%) |
| Вводное слово | 155 (0.34%) |
| Частица | 3656 (8.05%) |
| Причастие | 708 (1.56%) |
| Деепричастие | 132 (0.29%) |
| Служебных слов: | 25898 (57.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.71 |
| . точка | 103.24 |
| - тире | 41.69 |
| ! восклицательный знак | 4.55 |
| ? вопросительный знак | 18.50 |
| ... многоточие | 10.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.02 |
| " кавычка | 2.01 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.20 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
