Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 378662 |
| Слов в произведении (СВП): | 55664 |
| Приблизительно страниц: | 185 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.53 |
| СДП диалога, знаков: | 45.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5990 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5734 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 256 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1042.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2271.61 | —> 11707-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14132 (25.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41532 (74.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11790 (28.39%) |
| Прилагательное | 3337 (8.03%) |
| Глагол | 12162 (29.28%) |
| Местоимение-существительное | 5851 (14.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2482 (5.98%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 750 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.24%) |
| Наречие | 2462 (5.93%) |
| Предикатив | 400 (0.96%) |
| Предлог | 5536 (13.33%) |
| Союз | 4796 (11.55%) |
| Междометие | 755 (1.82%) |
| Вводное слово | 142 (0.34%) |
| Частица | 3517 (8.47%) |
| Причастие | 505 (1.22%) |
| Деепричастие | 142 (0.34%) |
| Служебных слов: | 23233 (55.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.18 |
| . точка | 105.83 |
| - тире | 41.00 |
| ! восклицательный знак | 0.97 |
| ? вопросительный знак | 11.05 |
| ... многоточие | 3.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 8.03 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 3.11 |
| ; 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».
