Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 410857 |
| Слов в произведении (СВП): | 56774 |
| Приблизительно страниц: | 197 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.47 |
| СДП диалога, знаков: | 53.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6753 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6204 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 549 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1119.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2516.61 | —> 10299-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12934 (22.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43840 (77.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12689 (28.94%) |
| Прилагательное | 4754 (10.84%) |
| Глагол | 11009 (25.11%) |
| Местоимение-существительное | 4971 (11.34%) |
| Местоименное прилагательное | 1911 (4.36%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 576 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.35%) |
| Наречие | 2905 (6.63%) |
| Предикатив | 409 (0.93%) |
| Предлог | 4875 (11.12%) |
| Союз | 4861 (11.09%) |
| Междометие | 919 (2.10%) |
| Вводное слово | 137 (0.31%) |
| Частица | 3202 (7.30%) |
| Причастие | 841 (1.92%) |
| Деепричастие | 225 (0.51%) |
| Служебных слов: | 21102 (48.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 154.58 |
| . точка | 71.35 |
| - тире | 45.02 |
| ! восклицательный знак | 6.83 |
| ? вопросительный знак | 13.42 |
| ... многоточие | 12.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.27 |
| " кавычка | 7.05 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 16.86 |
| ; 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».
