Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 405560 |
| Слов в произведении (СВП): | 61662 |
| Приблизительно страниц: | 207 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 46.67 |
| СДП диалога, знаков: | 30.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8794 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8146 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 648 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2837.19 | —> 5865-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14534 (23.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47128 (76.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14694 (31.18%) |
| Прилагательное | 4795 (10.17%) |
| Глагол | 12573 (26.68%) |
| Местоимение-существительное | 3432 (7.28%) |
| Местоименное прилагательное | 1937 (4.11%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 594 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 88 (0.19%) |
| Наречие | 3106 (6.59%) |
| Предикатив | 608 (1.29%) |
| Предлог | 5934 (12.59%) |
| Союз | 5405 (11.47%) |
| Междометие | 1024 (2.17%) |
| Вводное слово | 217 (0.46%) |
| Частица | 4167 (8.84%) |
| Причастие | 745 (1.58%) |
| Деепричастие | 159 (0.34%) |
| Служебных слов: | 22292 (47.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.00 |
| . точка | 114.27 |
| - тире | 29.39 |
| ! восклицательный знак | 22.83 |
| ? вопросительный знак | 12.34 |
| ... многоточие | 9.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.58 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.26 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.72 |
| " кавычка | 1.36 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.36 |
| ; 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».
