Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 393798 |
| Слов в произведении (СВП): | 58725 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 39.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 45.43 |
| СДП диалога, знаков: | 30.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7604 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7194 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 410 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1134.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2623.17 | —> 9083-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14947 (25.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43778 (74.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13604 (31.08%) |
| Прилагательное | 4556 (10.41%) |
| Глагол | 12333 (28.17%) |
| Местоимение-существительное | 5225 (11.94%) |
| Местоименное прилагательное | 1957 (4.47%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 724 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 147 (0.34%) |
| Наречие | 3422 (7.82%) |
| Предикатив | 647 (1.48%) |
| Предлог | 5034 (11.50%) |
| Союз | 4756 (10.86%) |
| Междометие | 691 (1.58%) |
| Вводное слово | 382 (0.87%) |
| Частица | 3929 (8.97%) |
| Причастие | 525 (1.20%) |
| Деепричастие | 131 (0.30%) |
| Служебных слов: | 22122 (50.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.66 |
| . точка | 136.36 |
| - тире | 28.34 |
| ! восклицательный знак | 4.26 |
| ? вопросительный знак | 12.53 |
| ... многоточие | 22.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.85 |
| " кавычка | 1.91 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.82 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
