Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 384631 |
| Слов в произведении (СВП): | 55426 |
| Приблизительно страниц: | 198 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 112.57 |
| СДП диалога, знаков: | 61.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7033 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6480 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 553 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1108.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2515.36 | —> 10316-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15227 (27.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40199 (72.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12458 (30.99%) |
| Прилагательное | 4812 (11.97%) |
| Глагол | 9259 (23.03%) |
| Местоимение-существительное | 3697 (9.20%) |
| Местоименное прилагательное | 3009 (7.49%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 816 (2.03%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.40%) |
| Наречие | 2896 (7.20%) |
| Предикатив | 460 (1.14%) |
| Предлог | 5240 (13.04%) |
| Союз | 5147 (12.80%) |
| Междометие | 865 (2.15%) |
| Вводное слово | 167 (0.42%) |
| Частица | 3875 (9.64%) |
| Причастие | 987 (2.46%) |
| Деепричастие | 223 (0.55%) |
| Служебных слов: | 22236 (55.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.04 |
| . точка | 60.86 |
| - тире | 24.86 |
| ! восклицательный знак | 1.93 |
| ? вопросительный знак | 9.15 |
| ... многоточие | 11.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 15.48 |
| () скобки | 1.48 |
| : двоеточие | 5.11 |
| ; 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».
