Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 397681 |
| Слов в произведении (СВП): | 59826 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.69 |
| СДП диалога, знаков: | 47.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8940 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8260 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 680 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1213.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2899.29 | —> 4992-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14197 (23.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45629 (76.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14041 (30.77%) |
| Прилагательное | 4994 (10.94%) |
| Глагол | 10634 (23.31%) |
| Местоимение-существительное | 4840 (10.61%) |
| Местоименное прилагательное | 2267 (4.97%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 489 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.22%) |
| Наречие | 2824 (6.19%) |
| Предикатив | 499 (1.09%) |
| Предлог | 5578 (12.22%) |
| Союз | 5897 (12.92%) |
| Междометие | 813 (1.78%) |
| Вводное слово | 199 (0.44%) |
| Частица | 3822 (8.38%) |
| Причастие | 1094 (2.40%) |
| Деепричастие | 169 (0.37%) |
| Служебных слов: | 23596 (51.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.59 |
| . точка | 69.43 |
| - тире | 44.18 |
| ! восклицательный знак | 7.92 |
| ? вопросительный знак | 9.58 |
| ... многоточие | 24.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.88 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.85 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.65 |
| " кавычка | 5.22 |
| () скобки | 0.70 |
| : двоеточие | 1.84 |
| ; точка с запятой | 3.96 |
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».
