Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 382962 |
| Слов в произведении (СВП): | 56685 |
| Приблизительно страниц: | 198 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.77 |
| СДП диалога, знаков: | 67.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5270 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4952 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 318 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 924.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1967.96 | —> 11963-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15145 (26.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41540 (73.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11830 (28.48%) |
| Прилагательное | 4911 (11.82%) |
| Глагол | 8939 (21.52%) |
| Местоимение-существительное | 5286 (12.73%) |
| Местоименное прилагательное | 3936 (9.48%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 718 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 166 (0.40%) |
| Наречие | 2705 (6.51%) |
| Предикатив | 412 (0.99%) |
| Предлог | 5301 (12.76%) |
| Союз | 5418 (13.04%) |
| Междометие | 1044 (2.51%) |
| Вводное слово | 123 (0.30%) |
| Частица | 3873 (9.32%) |
| Причастие | 1015 (2.44%) |
| Деепричастие | 126 (0.30%) |
| Служебных слов: | 25112 (60.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.13 |
| . точка | 73.53 |
| - тире | 18.84 |
| ! восклицательный знак | 0.09 |
| ? вопросительный знак | 5.19 |
| ... многоточие | 1.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 10.97 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 4.50 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
