Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 400315 |
| Слов в произведении (СВП): | 56789 |
| Приблизительно страниц: | 197 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.61 |
| СДП диалога, знаков: | 49.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6766 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6546 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 220 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2572.04 | —> 9683-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14196 (25.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42593 (75.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11977 (28.12%) |
| Прилагательное | 4608 (10.82%) |
| Глагол | 11002 (25.83%) |
| Местоимение-существительное | 5052 (11.86%) |
| Местоименное прилагательное | 2777 (6.52%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 383 (0.90%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.24%) |
| Наречие | 3144 (7.38%) |
| Предикатив | 371 (0.87%) |
| Предлог | 5201 (12.21%) |
| Союз | 4738 (11.12%) |
| Междометие | 921 (2.16%) |
| Вводное слово | 239 (0.56%) |
| Частица | 4241 (9.96%) |
| Причастие | 497 (1.17%) |
| Деепричастие | 118 (0.28%) |
| Служебных слов: | 23297 (54.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.75 |
| . точка | 103.89 |
| - тире | 48.85 |
| ! восклицательный знак | 9.58 |
| ? вопросительный знак | 14.99 |
| ... многоточие | 3.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 1.66 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 3.75 |
| ; 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».
