Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 404643 |
| Слов в произведении (СВП): | 56792 |
| Приблизительно страниц: | 209 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 106.34 |
| СДП диалога, знаков: | 47.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9087 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8558 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 529 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3056.37 | —> 2910-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11656 (20.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45136 (79.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14845 (32.89%) |
| Прилагательное | 6449 (14.29%) |
| Глагол | 9113 (20.19%) |
| Местоимение-существительное | 3841 (8.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2317 (5.13%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 622 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.33%) |
| Наречие | 2478 (5.49%) |
| Предикатив | 365 (0.81%) |
| Предлог | 5575 (12.35%) |
| Союз | 4522 (10.02%) |
| Междометие | 812 (1.80%) |
| Вводное слово | 162 (0.36%) |
| Частица | 2701 (5.98%) |
| Причастие | 1051 (2.33%) |
| Деепричастие | 104 (0.23%) |
| Служебных слов: | 20044 (44.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.45 |
| . точка | 66.36 |
| - тире | 28.49 |
| ! восклицательный знак | 12.36 |
| ? вопросительный знак | 9.12 |
| ... многоточие | 11.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.58 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 7.92 |
| () скобки | 0.85 |
| : двоеточие | 5.28 |
| ; точка с запятой | 1.14 |
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».
