Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 383997 |
| Слов в произведении (СВП): | 57858 |
| Приблизительно страниц: | 198 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.32 |
| СДП диалога, знаков: | 36.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7943 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7314 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 629 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1112.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2617.96 | —> 9149-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14649 (25.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43209 (74.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12744 (29.49%) |
| Прилагательное | 4799 (11.11%) |
| Глагол | 10734 (24.84%) |
| Местоимение-существительное | 6201 (14.35%) |
| Местоименное прилагательное | 2845 (6.58%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 624 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.42%) |
| Наречие | 2750 (6.36%) |
| Предикатив | 432 (1.00%) |
| Предлог | 4797 (11.10%) |
| Союз | 4972 (11.51%) |
| Междометие | 1188 (2.75%) |
| Вводное слово | 183 (0.42%) |
| Частица | 3806 (8.81%) |
| Причастие | 543 (1.26%) |
| Деепричастие | 133 (0.31%) |
| Служебных слов: | 24129 (55.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.74 |
| . точка | 80.01 |
| - тире | 21.48 |
| ! восклицательный знак | 5.13 |
| ? вопросительный знак | 9.33 |
| ... многоточие | 2.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 5.86 |
| () скобки | 2.26 |
| : двоеточие | 9.11 |
| ; точка с запятой | 0.26 |
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».
