Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 436960 |
| Слов в произведении (СВП): | 61183 |
| Приблизительно страниц: | 210 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.1 |
| СДП диалога, знаков: | 55.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7100 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6587 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 513 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1112.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2500.17 | —> 10468-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14756 (24.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46427 (75.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13841 (29.81%) |
| Прилагательное | 4735 (10.20%) |
| Глагол | 11919 (25.67%) |
| Местоимение-существительное | 5201 (11.20%) |
| Местоименное прилагательное | 2089 (4.50%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 541 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.36%) |
| Наречие | 3072 (6.62%) |
| Предикатив | 428 (0.92%) |
| Предлог | 5285 (11.38%) |
| Союз | 5507 (11.86%) |
| Междометие | 1080 (2.33%) |
| Вводное слово | 180 (0.39%) |
| Частица | 3757 (8.09%) |
| Причастие | 893 (1.92%) |
| Деепричастие | 218 (0.47%) |
| Служебных слов: | 23326 (50.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 153.05 |
| . точка | 64.51 |
| - тире | 42.01 |
| ! восклицательный знак | 10.82 |
| ? вопросительный знак | 11.16 |
| ... многоточие | 13.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.04 |
| " кавычка | 7.70 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 15.10 |
| ; 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».
