Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 395822 |
| Слов в произведении (СВП): | 58848 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 37.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 49.94 |
| СДП диалога, знаков: | 29.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8380 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7982 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 398 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1192.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2795.22 | —> 6509-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14198 (24.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44650 (75.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14275 (31.97%) |
| Прилагательное | 4816 (10.79%) |
| Глагол | 11353 (25.43%) |
| Местоимение-существительное | 5953 (13.33%) |
| Местоименное прилагательное | 2296 (5.14%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 500 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 147 (0.33%) |
| Наречие | 2493 (5.58%) |
| Предикатив | 536 (1.20%) |
| Предлог | 5181 (11.60%) |
| Союз | 4409 (9.87%) |
| Междометие | 1039 (2.33%) |
| Вводное слово | 225 (0.50%) |
| Частица | 3685 (8.25%) |
| Причастие | 655 (1.47%) |
| Деепричастие | 93 (0.21%) |
| Служебных слов: | 22889 (51.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.40 |
| . точка | 131.22 |
| - тире | 26.81 |
| ! восклицательный знак | 11.39 |
| ? вопросительный знак | 25.64 |
| ... многоточие | 10.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 12.34 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.31 |
| ; 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».
