Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 401985 |
| Слов в произведении (СВП): | 57033 |
| Приблизительно страниц: | 204 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.33 |
| СДП диалога, знаков: | 50.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 63.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9220 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8781 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 439 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1304.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3081.01 | —> 2669-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12726 (22.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44307 (77.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15079 (34.03%) |
| Прилагательное | 5018 (11.33%) |
| Глагол | 10376 (23.42%) |
| Местоимение-существительное | 4364 (9.85%) |
| Местоименное прилагательное | 2288 (5.16%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 707 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 193 (0.44%) |
| Наречие | 2688 (6.07%) |
| Предикатив | 432 (0.98%) |
| Предлог | 5456 (12.31%) |
| Союз | 4439 (10.02%) |
| Междометие | 764 (1.72%) |
| Вводное слово | 132 (0.30%) |
| Частица | 3110 (7.02%) |
| Причастие | 866 (1.95%) |
| Деепричастие | 152 (0.34%) |
| Служебных слов: | 20712 (46.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.00 |
| . точка | 80.11 |
| - тире | 35.23 |
| ! восклицательный знак | 10.66 |
| ? вопросительный знак | 13.75 |
| ... многоточие | 5.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.26 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.00 |
| " кавычка | 10.66 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.54 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
