Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 404654 |
| Слов в произведении (СВП): | 58863 |
| Приблизительно страниц: | 196 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.03 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.89 |
| СДП диалога, знаков: | 43.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6421 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6219 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 202 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1072.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2357.72 | —> 11439-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14596 (24.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44267 (75.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13433 (30.35%) |
| Прилагательное | 3953 (8.93%) |
| Глагол | 12026 (27.17%) |
| Местоимение-существительное | 5824 (13.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2720 (6.14%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 642 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.24%) |
| Наречие | 2411 (5.45%) |
| Предикатив | 484 (1.09%) |
| Предлог | 5547 (12.53%) |
| Союз | 4841 (10.94%) |
| Междометие | 1009 (2.28%) |
| Вводное слово | 169 (0.38%) |
| Частица | 4184 (9.45%) |
| Причастие | 606 (1.37%) |
| Деепричастие | 113 (0.26%) |
| Служебных слов: | 24412 (55.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.26 |
| . точка | 112.67 |
| - тире | 39.40 |
| ! восклицательный знак | 5.22 |
| ? вопросительный знак | 15.34 |
| ... многоточие | 5.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.82 |
| " кавычка | 2.21 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 3.14 |
| ; 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».
