Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 404262 |
| Слов в произведении (СВП): | 56887 |
| Приблизительно страниц: | 202 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.93 |
| СДП диалога, знаков: | 48.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7181 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6750 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 431 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1221.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2716.08 | —> 7761-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12531 (22.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44356 (77.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14203 (32.02%) |
| Прилагательное | 4950 (11.16%) |
| Глагол | 10909 (24.59%) |
| Местоимение-существительное | 4244 (9.57%) |
| Местоименное прилагательное | 1764 (3.98%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 361 (0.81%) |
| Числительное (порядковое) | 139 (0.31%) |
| Наречие | 2221 (5.01%) |
| Предикатив | 419 (0.94%) |
| Предлог | 5647 (12.73%) |
| Союз | 5074 (11.44%) |
| Междометие | 1002 (2.26%) |
| Вводное слово | 118 (0.27%) |
| Частица | 3430 (7.73%) |
| Причастие | 487 (1.10%) |
| Деепричастие | 135 (0.30%) |
| Служебных слов: | 21420 (48.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.60 |
| . точка | 79.33 |
| - тире | 36.55 |
| ! восклицательный знак | 18.18 |
| ? вопросительный знак | 11.58 |
| ... многоточие | 6.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.88 |
| " кавычка | 7.98 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 6.31 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
