Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 401325 |
| Слов в произведении (СВП): | 58060 |
| Приблизительно страниц: | 200 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.54 |
| СДП диалога, знаков: | 47.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6713 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6379 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 334 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1121.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2505.65 | —> 10416-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14459 (24.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43601 (75.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12869 (29.52%) |
| Прилагательное | 3707 (8.50%) |
| Глагол | 12131 (27.82%) |
| Местоимение-существительное | 5515 (12.65%) |
| Местоименное прилагательное | 2914 (6.68%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 638 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.22%) |
| Наречие | 2591 (5.94%) |
| Предикатив | 370 (0.85%) |
| Предлог | 5537 (12.70%) |
| Союз | 4682 (10.74%) |
| Междометие | 893 (2.05%) |
| Вводное слово | 158 (0.36%) |
| Частица | 3732 (8.56%) |
| Причастие | 598 (1.37%) |
| Деепричастие | 164 (0.38%) |
| Служебных слов: | 23609 (54.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.01 |
| . точка | 99.12 |
| - тире | 37.34 |
| ! восклицательный знак | 0.96 |
| ? вопросительный знак | 10.71 |
| ... многоточие | 4.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 6.29 |
| () скобки | 0.65 |
| : двоеточие | 1.27 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
