Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 408518 |
| Слов в произведении (СВП): | 61901 |
| Приблизительно страниц: | 207 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 93.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.73 |
| СДП диалога, знаков: | 82.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7610 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7294 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 316 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1110.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2531.05 | —> 10159-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15037 (24.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46864 (75.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13985 (29.84%) |
| Прилагательное | 3990 (8.51%) |
| Глагол | 12701 (27.10%) |
| Местоимение-существительное | 5769 (12.31%) |
| Местоименное прилагательное | 2733 (5.83%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 722 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.25%) |
| Наречие | 2767 (5.90%) |
| Предикатив | 321 (0.68%) |
| Предлог | 6056 (12.92%) |
| Союз | 6063 (12.94%) |
| Междометие | 923 (1.97%) |
| Вводное слово | 181 (0.39%) |
| Частица | 3685 (7.86%) |
| Причастие | 774 (1.65%) |
| Деепричастие | 124 (0.26%) |
| Служебных слов: | 25544 (54.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 159.50 |
| . точка | 62.84 |
| - тире | 16.57 |
| ! восклицательный знак | 0.50 |
| ? вопросительный знак | 4.31 |
| ... многоточие | 2.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 3.07 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 2.57 |
| ; точка с запятой | 0.66 |
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».
