Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 388243 |
| Слов в произведении (СВП): | 57071 |
| Приблизительно страниц: | 189 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.01 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.46 |
| СДП диалога, знаков: | 45.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7894 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7377 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 517 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1118.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2653.05 | —> 8716-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13330 (23.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43741 (76.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13789 (31.52%) |
| Прилагательное | 3700 (8.46%) |
| Глагол | 10957 (25.05%) |
| Местоимение-существительное | 5534 (12.65%) |
| Местоименное прилагательное | 2305 (5.27%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 509 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.37%) |
| Наречие | 2594 (5.93%) |
| Предикатив | 565 (1.29%) |
| Предлог | 5321 (12.16%) |
| Союз | 5218 (11.93%) |
| Междометие | 728 (1.66%) |
| Вводное слово | 201 (0.46%) |
| Частица | 3781 (8.64%) |
| Причастие | 618 (1.41%) |
| Деепричастие | 158 (0.36%) |
| Служебных слов: | 23252 (53.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.82 |
| . точка | 86.14 |
| - тире | 45.05 |
| ! восклицательный знак | 6.03 |
| ? вопросительный знак | 14.74 |
| ... многоточие | 12.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.45 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 8.83 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.61 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
