Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 407419 |
| Слов в произведении (СВП): | 59197 |
| Приблизительно страниц: | 208 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.85 |
| СДП диалога, знаков: | 46.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7866 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7526 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 340 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1143.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2602.33 | —> 9313-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14863 (25.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44334 (74.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12856 (29.00%) |
| Прилагательное | 4996 (11.27%) |
| Глагол | 11693 (26.37%) |
| Местоимение-существительное | 4517 (10.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2680 (6.05%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 883 (1.99%) |
| Числительное (порядковое) | 118 (0.27%) |
| Наречие | 3273 (7.38%) |
| Предикатив | 370 (0.83%) |
| Предлог | 5436 (12.26%) |
| Союз | 4782 (10.79%) |
| Междометие | 963 (2.17%) |
| Вводное слово | 255 (0.58%) |
| Частица | 3966 (8.95%) |
| Причастие | 855 (1.93%) |
| Деепричастие | 148 (0.33%) |
| Служебных слов: | 22757 (51.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.48 |
| . точка | 82.67 |
| - тире | 28.21 |
| ! восклицательный знак | 2.87 |
| ? вопросительный знак | 10.24 |
| ... многоточие | 8.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 1.35 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.24 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
