Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 368280 |
| Слов в произведении (СВП): | 51451 |
| Приблизительно страниц: | 188 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.97 |
| СДП диалога, знаков: | 61.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7116 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6676 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 440 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1255.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2823.49 | —> 6077-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9908 (19.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41543 (80.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14425 (34.72%) |
| Прилагательное | 4860 (11.70%) |
| Глагол | 8444 (20.33%) |
| Местоимение-существительное | 4020 (9.68%) |
| Местоименное прилагательное | 1908 (4.59%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 514 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.28%) |
| Наречие | 1844 (4.44%) |
| Предикатив | 275 (0.66%) |
| Предлог | 5547 (13.35%) |
| Союз | 3434 (8.27%) |
| Междометие | 721 (1.74%) |
| Вводное слово | 59 (0.14%) |
| Частица | 2108 (5.07%) |
| Причастие | 1069 (2.57%) |
| Деепричастие | 154 (0.37%) |
| Служебных слов: | 17955 (43.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.80 |
| . точка | 87.01 |
| - тире | 20.58 |
| ! восклицательный знак | 1.21 |
| ? вопросительный знак | 7.19 |
| ... многоточие | 0.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 16.64 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.14 |
| ; 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».
