Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 397100 |
| Слов в произведении (СВП): | 54139 |
| Приблизительно страниц: | 197 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.64 |
| СДП диалога, знаков: | 47.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8171 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7690 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 481 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2959.67 | —> 4119-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12144 (22.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41995 (77.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13082 (31.15%) |
| Прилагательное | 4383 (10.44%) |
| Глагол | 10125 (24.11%) |
| Местоимение-существительное | 4066 (9.68%) |
| Местоименное прилагательное | 2103 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 575 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.29%) |
| Наречие | 2553 (6.08%) |
| Предикатив | 430 (1.02%) |
| Предлог | 5055 (12.04%) |
| Союз | 3973 (9.46%) |
| Междометие | 840 (2.00%) |
| Вводное слово | 153 (0.36%) |
| Частица | 3110 (7.41%) |
| Причастие | 859 (2.05%) |
| Деепричастие | 162 (0.39%) |
| Служебных слов: | 19472 (46.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.18 |
| . точка | 88.05 |
| - тире | 46.01 |
| ! восклицательный знак | 9.44 |
| ? вопросительный знак | 13.34 |
| ... многоточие | 11.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.99 |
| " кавычка | 10.14 |
| () скобки | 0.48 |
| : двоеточие | 3.21 |
| ; точка с запятой | 0.72 |
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».
