Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 455848 |
| Слов в произведении (СВП): | 63929 |
| Приблизительно страниц: | 228 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.71 |
| СДП диалога, знаков: | 61.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7358 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7009 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 349 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1104.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2492.38 | —> 10546-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15115 (23.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48814 (76.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15427 (31.60%) |
| Прилагательное | 4677 (9.58%) |
| Глагол | 12676 (25.97%) |
| Местоимение-существительное | 6449 (13.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2857 (5.85%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 836 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.43%) |
| Наречие | 2828 (5.79%) |
| Предикатив | 412 (0.84%) |
| Предлог | 5825 (11.93%) |
| Союз | 4633 (9.49%) |
| Междометие | 971 (1.99%) |
| Вводное слово | 92 (0.19%) |
| Частица | 3828 (7.84%) |
| Причастие | 915 (1.87%) |
| Деепричастие | 151 (0.31%) |
| Служебных слов: | 24814 (50.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.61 |
| . точка | 80.46 |
| - тире | 47.35 |
| ! восклицательный знак | 4.04 |
| ? вопросительный знак | 10.17 |
| ... многоточие | 1.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.81 |
| " кавычка | 25.43 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 3.28 |
| ; точка с запятой | 0.38 |
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».
