Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 406038 |
| Слов в произведении (СВП): | 60767 |
| Приблизительно страниц: | 205 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.87 |
| СДП диалога, знаков: | 42.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8450 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7856 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 594 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1264.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2916.83 | —> 4738-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15114 (24.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45653 (75.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14396 (31.53%) |
| Прилагательное | 4952 (10.85%) |
| Глагол | 11421 (25.02%) |
| Местоимение-существительное | 4748 (10.40%) |
| Местоименное прилагательное | 2296 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 671 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.26%) |
| Наречие | 2967 (6.50%) |
| Предикатив | 485 (1.06%) |
| Предлог | 5735 (12.56%) |
| Союз | 4950 (10.84%) |
| Междометие | 953 (2.09%) |
| Вводное слово | 174 (0.38%) |
| Частица | 4183 (9.16%) |
| Причастие | 856 (1.88%) |
| Деепричастие | 198 (0.43%) |
| Служебных слов: | 23255 (50.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.67 |
| . точка | 70.01 |
| - тире | 37.67 |
| ! восклицательный знак | 18.99 |
| ? вопросительный знак | 15.30 |
| ... многоточие | 9.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.54 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.54 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.94 |
| " кавычка | 9.51 |
| () скобки | 1.35 |
| : двоеточие | 12.26 |
| ; точка с запятой | 0.84 |
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».
