Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 403550 |
| Слов в произведении (СВП): | 57293 |
| Приблизительно страниц: | 202 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.84 |
| СДП диалога, знаков: | 39.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7096 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6827 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 269 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1159.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2629.93 | —> 8998-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12069 (21.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45224 (78.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15064 (33.31%) |
| Прилагательное | 4290 (9.49%) |
| Глагол | 11000 (24.32%) |
| Местоимение-существительное | 5221 (11.54%) |
| Местоименное прилагательное | 2463 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 534 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 77 (0.17%) |
| Наречие | 2655 (5.87%) |
| Предикатив | 384 (0.85%) |
| Предлог | 5641 (12.47%) |
| Союз | 4372 (9.67%) |
| Междометие | 857 (1.90%) |
| Вводное слово | 133 (0.29%) |
| Частица | 2883 (6.37%) |
| Причастие | 624 (1.38%) |
| Деепричастие | 89 (0.20%) |
| Служебных слов: | 21664 (47.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.42 |
| . точка | 118.30 |
| - тире | 50.15 |
| ! восклицательный знак | 4.54 |
| ? вопросительный знак | 10.32 |
| ... многоточие | 2.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 5.83 |
| " кавычка | 2.58 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.56 |
| ; 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».
