Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 425906 |
| Слов в произведении (СВП): | 61064 |
| Приблизительно страниц: | 208 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.86 |
| СДП диалога, знаков: | 58.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 26.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6914 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6798 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 116 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1117.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2476.87 | —> 10687-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15173 (24.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45891 (75.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13289 (28.96%) |
| Прилагательное | 4655 (10.14%) |
| Глагол | 12198 (26.58%) |
| Местоимение-существительное | 5966 (13.00%) |
| Местоименное прилагательное | 3025 (6.59%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 684 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.26%) |
| Наречие | 3174 (6.92%) |
| Предикатив | 571 (1.24%) |
| Предлог | 5863 (12.78%) |
| Союз | 4761 (10.37%) |
| Междометие | 976 (2.13%) |
| Вводное слово | 203 (0.44%) |
| Частица | 4142 (9.03%) |
| Причастие | 685 (1.49%) |
| Деепричастие | 165 (0.36%) |
| Служебных слов: | 25118 (54.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.55 |
| . точка | 78.62 |
| - тире | 23.48 |
| ! восклицательный знак | 1.16 |
| ? вопросительный знак | 7.78 |
| ... многоточие | 0.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 3.93 |
| () скобки | 1.23 |
| : двоеточие | 3.24 |
| ; точка с запятой | 1.05 |
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».
