Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 424535 |
| Слов в произведении (СВП): | 55347 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.89 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.31 |
| СДП диалога, знаков: | 39.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7752 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7094 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 658 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1451.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3140.83 | —> 2058-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9581 (17.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45766 (82.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16768 (36.64%) |
| Прилагательное | 5736 (12.53%) |
| Глагол | 10037 (21.93%) |
| Местоимение-существительное | 2442 (5.34%) |
| Местоименное прилагательное | 1182 (2.58%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 834 (1.82%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.37%) |
| Наречие | 2278 (4.98%) |
| Предикатив | 459 (1.00%) |
| Предлог | 5535 (12.09%) |
| Союз | 2758 (6.03%) |
| Междометие | 740 (1.62%) |
| Вводное слово | 63 (0.14%) |
| Частица | 2677 (5.85%) |
| Причастие | 834 (1.82%) |
| Деепричастие | 116 (0.25%) |
| Служебных слов: | 15514 (33.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 82.34 |
| . точка | 149.96 |
| - тире | 46.40 |
| ! восклицательный знак | 3.00 |
| ? вопросительный знак | 8.15 |
| ... многоточие | 2.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 1.66 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.14 |
| ; 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».
