Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 387570 |
| Слов в произведении (СВП): | 56820 |
| Приблизительно страниц: | 198 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.25 |
| СДП диалога, знаков: | 56.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9544 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8691 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 853 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1358.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3220.93 | —> 1460-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13421 (23.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43399 (76.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14343 (33.05%) |
| Прилагательное | 5266 (12.13%) |
| Глагол | 10045 (23.15%) |
| Местоимение-существительное | 4339 (10.00%) |
| Местоименное прилагательное | 2253 (5.19%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 555 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.24%) |
| Наречие | 2516 (5.80%) |
| Предикатив | 495 (1.14%) |
| Предлог | 5301 (12.21%) |
| Союз | 4368 (10.06%) |
| Междометие | 965 (2.22%) |
| Вводное слово | 174 (0.40%) |
| Частица | 3789 (8.73%) |
| Причастие | 648 (1.49%) |
| Деепричастие | 135 (0.31%) |
| Служебных слов: | 21346 (49.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.06 |
| . точка | 54.93 |
| - тире | 26.91 |
| ! восклицательный знак | 18.71 |
| ? вопросительный знак | 11.53 |
| ... многоточие | 28.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.49 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.34 |
| " кавычка | 6.07 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 3.87 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
