Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 387537 |
| Слов в произведении (СВП): | 54494 |
| Приблизительно страниц: | 190 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.3 |
| СДП диалога, знаков: | 40.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7431 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6907 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 524 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1100.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2589.00 | —> 9483-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12239 (22.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42255 (77.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12566 (29.74%) |
| Прилагательное | 4692 (11.10%) |
| Глагол | 10244 (24.24%) |
| Местоимение-существительное | 5134 (12.15%) |
| Местоименное прилагательное | 1800 (4.26%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 725 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.26%) |
| Наречие | 2760 (6.53%) |
| Предикатив | 575 (1.36%) |
| Предлог | 4727 (11.19%) |
| Союз | 4424 (10.47%) |
| Междометие | 754 (1.78%) |
| Вводное слово | 199 (0.47%) |
| Частица | 3127 (7.40%) |
| Причастие | 518 (1.23%) |
| Деепричастие | 142 (0.34%) |
| Служебных слов: | 20311 (48.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.41 |
| . точка | 113.79 |
| - тире | 51.62 |
| ! восклицательный знак | 8.22 |
| ? вопросительный знак | 16.17 |
| ... многоточие | 13.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 11.25 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 6.50 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
