Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 403592 |
| Слов в произведении (СВП): | 57461 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.18 |
| СДП диалога, знаков: | 42.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8208 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7875 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 333 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2844.86 | —> 5739-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13733 (23.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43728 (76.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15336 (35.07%) |
| Прилагательное | 6489 (14.84%) |
| Глагол | 8974 (20.52%) |
| Местоимение-существительное | 3327 (7.61%) |
| Местоименное прилагательное | 2848 (6.51%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 651 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.38%) |
| Наречие | 2690 (6.15%) |
| Предикатив | 382 (0.87%) |
| Предлог | 5420 (12.39%) |
| Союз | 5118 (11.70%) |
| Междометие | 936 (2.14%) |
| Вводное слово | 126 (0.29%) |
| Частица | 3242 (7.41%) |
| Причастие | 973 (2.23%) |
| Деепричастие | 163 (0.37%) |
| Служебных слов: | 21185 (48.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 79.41 |
| . точка | 107.64 |
| - тире | 15.91 |
| ! восклицательный знак | 2.00 |
| ? вопросительный знак | 8.65 |
| ... многоточие | 6.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 8.61 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.40 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
