Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 402965 |
| Слов в произведении (СВП): | 62662 |
| Приблизительно страниц: | 209 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.39 |
| СДП диалога, знаков: | 39.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7890 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7450 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 440 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1139.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2641.72 | —> 8856-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17297 (27.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45365 (72.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14143 (31.18%) |
| Прилагательное | 4460 (9.83%) |
| Глагол | 11250 (24.80%) |
| Местоимение-существительное | 5823 (12.84%) |
| Местоименное прилагательное | 3251 (7.17%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 796 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.28%) |
| Наречие | 3326 (7.33%) |
| Предикатив | 670 (1.48%) |
| Предлог | 5532 (12.19%) |
| Союз | 5453 (12.02%) |
| Междометие | 958 (2.11%) |
| Вводное слово | 216 (0.48%) |
| Частица | 4662 (10.28%) |
| Причастие | 852 (1.88%) |
| Деепричастие | 190 (0.42%) |
| Служебных слов: | 26103 (57.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 80.70 |
| . точка | 89.67 |
| - тире | 26.12 |
| ! восклицательный знак | 15.83 |
| ? вопросительный знак | 22.28 |
| ... многоточие | 16.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.45 |
| " кавычка | 4.02 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 1.61 |
| ; 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».
