Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 378553 |
| Слов в произведении (СВП): | 57000 |
| Приблизительно страниц: | 194 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.43 |
| СДП диалога, знаков: | 44.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6184 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5993 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 191 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1069.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2351.19 | —> 11460-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13953 (24.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43047 (75.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12303 (28.58%) |
| Прилагательное | 3592 (8.34%) |
| Глагол | 11359 (26.39%) |
| Местоимение-существительное | 5743 (13.34%) |
| Местоименное прилагательное | 2521 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 606 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 97 (0.23%) |
| Наречие | 2900 (6.74%) |
| Предикатив | 432 (1.00%) |
| Предлог | 4874 (11.32%) |
| Союз | 4575 (10.63%) |
| Междометие | 1144 (2.66%) |
| Вводное слово | 167 (0.39%) |
| Частица | 3913 (9.09%) |
| Причастие | 630 (1.46%) |
| Деепричастие | 120 (0.28%) |
| Служебных слов: | 23071 (53.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.40 |
| . точка | 90.04 |
| - тире | 39.35 |
| ! восклицательный знак | 13.82 |
| ? вопросительный знак | 12.46 |
| ... многоточие | 4.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.61 |
| " кавычка | 2.74 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.37 |
| ; 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».
