Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 408941 |
| Слов в произведении (СВП): | 60112 |
| Приблизительно страниц: | 203 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.59 |
| СДП диалога, знаков: | 48.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7318 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7117 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 201 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1128.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2553.05 | —> 9909-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13946 (23.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46166 (76.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14569 (31.56%) |
| Прилагательное | 4303 (9.32%) |
| Глагол | 11682 (25.30%) |
| Местоимение-существительное | 5336 (11.56%) |
| Местоименное прилагательное | 2595 (5.62%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 466 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 61 (0.13%) |
| Наречие | 2759 (5.98%) |
| Предикатив | 360 (0.78%) |
| Предлог | 5992 (12.98%) |
| Союз | 4941 (10.70%) |
| Междометие | 1129 (2.45%) |
| Вводное слово | 146 (0.32%) |
| Частица | 4123 (8.93%) |
| Причастие | 1041 (2.25%) |
| Деепричастие | 130 (0.28%) |
| Служебных слов: | 24401 (52.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.26 |
| . точка | 80.47 |
| - тире | 32.17 |
| ! восклицательный знак | 11.18 |
| ? вопросительный знак | 12.51 |
| ... многоточие | 9.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.77 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.93 |
| " кавычка | 10.61 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 3.78 |
| ; 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».
