Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 371254 |
| Слов в произведении (СВП): | 53802 |
| Приблизительно страниц: | 185 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.45 |
| СДП диалога, знаков: | 44.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5857 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5615 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 242 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 992.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2192.52 | —> 11856-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13518 (25.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40284 (74.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10812 (26.84%) |
| Прилагательное | 4881 (12.12%) |
| Глагол | 10535 (26.15%) |
| Местоимение-существительное | 5179 (12.86%) |
| Местоименное прилагательное | 2839 (7.05%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 775 (1.92%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.28%) |
| Наречие | 2885 (7.16%) |
| Предикатив | 473 (1.17%) |
| Предлог | 4701 (11.67%) |
| Союз | 4304 (10.68%) |
| Междометие | 1083 (2.69%) |
| Вводное слово | 165 (0.41%) |
| Частица | 3624 (9.00%) |
| Причастие | 554 (1.38%) |
| Деепричастие | 103 (0.26%) |
| Служебных слов: | 22003 (54.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.10 |
| . точка | 99.83 |
| - тире | 39.27 |
| ! восклицательный знак | 3.33 |
| ? вопросительный знак | 13.53 |
| ... многоточие | 4.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 4.31 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.89 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
