Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 388102 |
| Слов в произведении (СВП): | 57348 |
| Приблизительно страниц: | 195 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.17 |
| СДП диалога, знаков: | 38.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7046 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6407 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 639 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2526.44 | —> 10206-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12889 (22.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44459 (77.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14108 (31.73%) |
| Прилагательное | 3916 (8.81%) |
| Глагол | 13168 (29.62%) |
| Местоимение-существительное | 3984 (8.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2302 (5.18%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 516 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 89 (0.20%) |
| Наречие | 2508 (5.64%) |
| Предикатив | 366 (0.82%) |
| Предлог | 5518 (12.41%) |
| Союз | 4374 (9.84%) |
| Междометие | 728 (1.64%) |
| Вводное слово | 160 (0.36%) |
| Частица | 3527 (7.93%) |
| Причастие | 437 (0.98%) |
| Деепричастие | 73 (0.16%) |
| Служебных слов: | 20674 (46.50%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.23 |
| . точка | 118.03 |
| - тире | 44.88 |
| ! восклицательный знак | 3.91 |
| ? вопросительный знак | 13.43 |
| ... многоточие | 1.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 2.62 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.62 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
