Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 438838 |
| Слов в произведении (СВП): | 64130 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.13 |
| СДП диалога, знаков: | 42.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7112 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6785 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 327 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1127.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2513.74 | —> 10334-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16307 (25.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47823 (74.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14242 (29.78%) |
| Прилагательное | 4433 (9.27%) |
| Глагол | 13060 (27.31%) |
| Местоимение-существительное | 6171 (12.90%) |
| Местоименное прилагательное | 2743 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 627 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.42%) |
| Наречие | 2843 (5.94%) |
| Предикатив | 489 (1.02%) |
| Предлог | 5863 (12.26%) |
| Союз | 5640 (11.79%) |
| Междометие | 1048 (2.19%) |
| Вводное слово | 157 (0.33%) |
| Частица | 4517 (9.45%) |
| Причастие | 676 (1.41%) |
| Деепричастие | 126 (0.26%) |
| Служебных слов: | 26271 (54.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.87 |
| . точка | 106.56 |
| - тире | 31.33 |
| ! восклицательный знак | 9.79 |
| ? вопросительный знак | 15.13 |
| ... многоточие | 5.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 2.88 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 3.04 |
| ; 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».
