Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 388619 |
| Слов в произведении (СВП): | 57703 |
| Приблизительно страниц: | 207 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.55 |
| СДП диалога, знаков: | 50.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8221 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7723 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 498 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1213.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2784.11 | —> 6687-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11092 (19.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46611 (80.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17271 (37.05%) |
| Прилагательное | 4685 (10.05%) |
| Глагол | 10964 (23.52%) |
| Местоимение-существительное | 3566 (7.65%) |
| Местоименное прилагательное | 2039 (4.37%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 591 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.27%) |
| Наречие | 1928 (4.14%) |
| Предикатив | 374 (0.80%) |
| Предлог | 6335 (13.59%) |
| Союз | 3840 (8.24%) |
| Междометие | 775 (1.66%) |
| Вводное слово | 101 (0.22%) |
| Частица | 2568 (5.51%) |
| Причастие | 809 (1.74%) |
| Деепричастие | 96 (0.21%) |
| Служебных слов: | 19332 (41.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.79 |
| . точка | 87.55 |
| - тире | 4.99 |
| ! восклицательный знак | 5.89 |
| ? вопросительный знак | 6.07 |
| ... многоточие | 1.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 4.54 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 10.33 |
| ; 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».
