Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 416720 |
| Слов в произведении (СВП): | 57748 |
| Приблизительно страниц: | 213 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.56 |
| СДП диалога, знаков: | 36.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9225 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8851 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 374 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1312.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3150.40 | —> 1973-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11681 (20.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46067 (79.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15419 (33.47%) |
| Прилагательное | 5275 (11.45%) |
| Глагол | 10499 (22.79%) |
| Местоимение-существительное | 4271 (9.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2283 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 607 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 106 (0.23%) |
| Наречие | 2352 (5.11%) |
| Предикатив | 376 (0.82%) |
| Предлог | 5582 (12.12%) |
| Союз | 4150 (9.01%) |
| Междометие | 656 (1.42%) |
| Вводное слово | 150 (0.33%) |
| Частица | 3498 (7.59%) |
| Причастие | 1352 (2.93%) |
| Деепричастие | 173 (0.38%) |
| Служебных слов: | 20774 (45.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.05 |
| . точка | 90.62 |
| - тире | 38.39 |
| ! восклицательный знак | 11.74 |
| ? вопросительный знак | 8.97 |
| ... многоточие | 11.24 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.52 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.66 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.95 |
| " кавычка | 7.46 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 7.95 |
| ; точка с запятой | 0.33 |
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».
