Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 413715 |
| Слов в произведении (СВП): | 60630 |
| Приблизительно страниц: | 203 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.15 |
| СДП диалога, знаков: | 35.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7377 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7081 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 296 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1138.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2579.86 | —> 9588-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13849 (22.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46781 (77.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14106 (30.15%) |
| Прилагательное | 4328 (9.25%) |
| Глагол | 12548 (26.82%) |
| Местоимение-существительное | 6098 (13.04%) |
| Местоименное прилагательное | 2080 (4.45%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 582 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 73 (0.16%) |
| Наречие | 2858 (6.11%) |
| Предикатив | 467 (1.00%) |
| Предлог | 5771 (12.34%) |
| Союз | 4761 (10.18%) |
| Междометие | 834 (1.78%) |
| Вводное слово | 167 (0.36%) |
| Частица | 3993 (8.54%) |
| Причастие | 640 (1.37%) |
| Деепричастие | 120 (0.26%) |
| Служебных слов: | 23833 (50.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.62 |
| . точка | 102.77 |
| - тире | 39.29 |
| ! восклицательный знак | 10.64 |
| ? вопросительный знак | 16.21 |
| ... многоточие | 11.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.29 |
| " кавычка | 4.02 |
| () скобки | 0.97 |
| : двоеточие | 6.98 |
| ; точка с запятой | 0.96 |
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».
