Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 393435 |
| Слов в произведении (СВП): | 56936 |
| Приблизительно страниц: | 201 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.37 |
| СДП диалога, знаков: | 53.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7646 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7343 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 303 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1236.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2790.51 | —> 6587-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12798 (22.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44138 (77.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14490 (32.83%) |
| Прилагательное | 4721 (10.70%) |
| Глагол | 11113 (25.18%) |
| Местоимение-существительное | 4371 (9.90%) |
| Местоименное прилагательное | 2119 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 514 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.27%) |
| Наречие | 2304 (5.22%) |
| Предикатив | 284 (0.64%) |
| Предлог | 5796 (13.13%) |
| Союз | 4353 (9.86%) |
| Междометие | 1000 (2.27%) |
| Вводное слово | 253 (0.57%) |
| Частица | 3633 (8.23%) |
| Причастие | 761 (1.72%) |
| Деепричастие | 133 (0.30%) |
| Служебных слов: | 21666 (49.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.04 |
| . точка | 81.27 |
| - тире | 22.11 |
| ! восклицательный знак | 12.42 |
| ? вопросительный знак | 8.17 |
| ... многоточие | 8.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.77 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.65 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.61 |
| " кавычка | 3.93 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 1.77 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
