Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 386748 |
| Слов в произведении (СВП): | 54951 |
| Приблизительно страниц: | 196 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.23 |
| СДП диалога, знаков: | 46.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7566 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7186 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 380 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1221.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2828.52 | —> 5998-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11684 (21.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43267 (78.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12753 (29.48%) |
| Прилагательное | 4943 (11.42%) |
| Глагол | 10464 (24.18%) |
| Местоимение-существительное | 4140 (9.57%) |
| Местоименное прилагательное | 2486 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 466 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 81 (0.19%) |
| Наречие | 2261 (5.23%) |
| Предикатив | 438 (1.01%) |
| Предлог | 4589 (10.61%) |
| Союз | 3790 (8.76%) |
| Междометие | 963 (2.23%) |
| Вводное слово | 62 (0.14%) |
| Частица | 3076 (7.11%) |
| Причастие | 820 (1.90%) |
| Деепричастие | 136 (0.31%) |
| Служебных слов: | 19244 (44.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.13 |
| . точка | 88.22 |
| - тире | 32.41 |
| ! восклицательный знак | 3.48 |
| ? вопросительный знак | 7.50 |
| ... многоточие | 10.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.29 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.40 |
| " кавычка | 8.01 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 4.48 |
| ; точка с запятой | 5.84 |
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».
