Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 407138 |
| Слов в произведении (СВП): | 59856 |
| Приблизительно страниц: | 201 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.64 |
| СДП диалога, знаков: | 44.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7906 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7125 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 781 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2809.81 | —> 6279-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13164 (21.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46692 (78.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14564 (31.19%) |
| Прилагательное | 5057 (10.83%) |
| Глагол | 11896 (25.48%) |
| Местоимение-существительное | 5181 (11.10%) |
| Местоименное прилагательное | 2291 (4.91%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 585 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 106 (0.23%) |
| Наречие | 2243 (4.80%) |
| Предикатив | 489 (1.05%) |
| Предлог | 5507 (11.79%) |
| Союз | 4835 (10.36%) |
| Междометие | 793 (1.70%) |
| Вводное слово | 159 (0.34%) |
| Частица | 3305 (7.08%) |
| Причастие | 631 (1.35%) |
| Деепричастие | 99 (0.21%) |
| Служебных слов: | 22184 (47.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.66 |
| . точка | 108.19 |
| - тире | 38.79 |
| ! восклицательный знак | 6.00 |
| ? вопросительный знак | 12.78 |
| ... многоточие | 5.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 2.84 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.12 |
| ; точка с запятой | 4.01 |
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».
