Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 406210 |
| Слов в произведении (СВП): | 59292 |
| Приблизительно страниц: | 196 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.07 |
| СДП диалога, знаков: | 65.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5225 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4908 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 317 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 893.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1898.98 | —> 11979-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16853 (28.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42439 (71.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11150 (26.27%) |
| Прилагательное | 4528 (10.67%) |
| Глагол | 10036 (23.65%) |
| Местоимение-существительное | 6453 (15.21%) |
| Местоименное прилагательное | 4114 (9.69%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 761 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.36%) |
| Наречие | 2906 (6.85%) |
| Предикатив | 445 (1.05%) |
| Предлог | 5310 (12.51%) |
| Союз | 5987 (14.11%) |
| Междометие | 1164 (2.74%) |
| Вводное слово | 152 (0.36%) |
| Частица | 4425 (10.43%) |
| Причастие | 604 (1.42%) |
| Деепричастие | 143 (0.34%) |
| Служебных слов: | 27759 (65.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.45 |
| . точка | 83.74 |
| - тире | 31.45 |
| ! восклицательный знак | 0.12 |
| ? вопросительный знак | 7.22 |
| ... многоточие | 3.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 7.79 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 4.94 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
