Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 374880 |
| Слов в произведении (СВП): | 55127 |
| Приблизительно страниц: | 185 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.41 |
| СДП диалога, знаков: | 43.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6047 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5893 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 154 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1096.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2364.27 | —> 11408-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14095 (25.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41032 (74.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11412 (27.81%) |
| Прилагательное | 4123 (10.05%) |
| Глагол | 11299 (27.54%) |
| Местоимение-существительное | 5824 (14.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2343 (5.71%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 433 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 80 (0.19%) |
| Наречие | 2680 (6.53%) |
| Предикатив | 495 (1.21%) |
| Предлог | 4949 (12.06%) |
| Союз | 4720 (11.50%) |
| Междометие | 1044 (2.54%) |
| Вводное слово | 161 (0.39%) |
| Частица | 3843 (9.37%) |
| Причастие | 491 (1.20%) |
| Деепричастие | 210 (0.51%) |
| Служебных слов: | 23100 (56.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.07 |
| . точка | 88.56 |
| - тире | 28.97 |
| ! восклицательный знак | 6.40 |
| ? вопросительный знак | 12.15 |
| ... многоточие | 6.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
| " кавычка | 3.03 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.52 |
| ; 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».
