Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 396905 |
| Слов в произведении (СВП): | 59576 |
| Приблизительно страниц: | 198 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.11 |
| СДП диалога, знаков: | 39.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6845 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6578 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 267 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1102.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2454.52 | —> 10873-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14361 (24.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45215 (75.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13074 (28.92%) |
| Прилагательное | 4406 (9.74%) |
| Глагол | 12469 (27.58%) |
| Местоимение-существительное | 6873 (15.20%) |
| Местоименное прилагательное | 2476 (5.48%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 440 (0.97%) |
| Числительное (порядковое) | 62 (0.14%) |
| Наречие | 2912 (6.44%) |
| Предикатив | 381 (0.84%) |
| Предлог | 5358 (11.85%) |
| Союз | 5199 (11.50%) |
| Междометие | 1112 (2.46%) |
| Вводное слово | 148 (0.33%) |
| Частица | 3349 (7.41%) |
| Причастие | 624 (1.38%) |
| Деепричастие | 132 (0.29%) |
| Служебных слов: | 24653 (54.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.70 |
| . точка | 103.01 |
| - тире | 37.45 |
| ! восклицательный знак | 16.94 |
| ? вопросительный знак | 10.14 |
| ... многоточие | 1.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 5.98 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.09 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
