Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 383649 |
| Слов в произведении (СВП): | 57688 |
| Приблизительно страниц: | 192 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.76 |
| СДП диалога, знаков: | 40.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6210 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6001 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 209 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1051.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2317.63 | —> 11577-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13155 (22.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44533 (77.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14443 (32.43%) |
| Прилагательное | 3885 (8.72%) |
| Глагол | 11460 (25.73%) |
| Местоимение-существительное | 5110 (11.47%) |
| Местоименное прилагательное | 2453 (5.51%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 443 (0.99%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.24%) |
| Наречие | 2324 (5.22%) |
| Предикатив | 421 (0.95%) |
| Предлог | 5000 (11.23%) |
| Союз | 5119 (11.49%) |
| Междометие | 1089 (2.45%) |
| Вводное слово | 150 (0.34%) |
| Частица | 3691 (8.29%) |
| Причастие | 415 (0.93%) |
| Деепричастие | 72 (0.16%) |
| Служебных слов: | 22700 (50.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.23 |
| . точка | 93.35 |
| - тире | 40.98 |
| ! восклицательный знак | 13.42 |
| ? вопросительный знак | 13.35 |
| ... многоточие | 2.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 2.46 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.66 |
| ; 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».
