Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 387178 |
| Слов в произведении (СВП): | 59278 |
| Приблизительно страниц: | 195 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.09 |
| СДП диалога, знаков: | 41.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6606 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6349 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 257 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1079.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2378.79 | —> 11334-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14489 (24.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44789 (75.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13515 (30.17%) |
| Прилагательное | 4319 (9.64%) |
| Глагол | 12949 (28.91%) |
| Местоимение-существительное | 5378 (12.01%) |
| Местоименное прилагательное | 2772 (6.19%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 548 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 85 (0.19%) |
| Наречие | 2962 (6.61%) |
| Предикатив | 468 (1.04%) |
| Предлог | 5503 (12.29%) |
| Союз | 4682 (10.45%) |
| Междометие | 776 (1.73%) |
| Вводное слово | 189 (0.42%) |
| Частица | 3808 (8.50%) |
| Причастие | 503 (1.12%) |
| Деепричастие | 104 (0.23%) |
| Служебных слов: | 23236 (51.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.48 |
| . точка | 105.15 |
| - тире | 28.73 |
| ! восклицательный знак | 3.59 |
| ? вопросительный знак | 11.42 |
| ... многоточие | 0.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 3.04 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
