Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 415156 |
| Слов в произведении (СВП): | 60124 |
| Приблизительно страниц: | 209 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.65 |
| СДП диалога, знаков: | 57.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7307 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6478 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 829 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1107.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2526.35 | —> 10206-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16572 (27.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43552 (72.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12471 (28.63%) |
| Прилагательное | 4729 (10.86%) |
| Глагол | 9489 (21.79%) |
| Местоимение-существительное | 3980 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 3313 (7.61%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 857 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 286 (0.66%) |
| Наречие | 3302 (7.58%) |
| Предикатив | 445 (1.02%) |
| Предлог | 5964 (13.69%) |
| Союз | 5770 (13.25%) |
| Междометие | 1020 (2.34%) |
| Вводное слово | 182 (0.42%) |
| Частица | 4683 (10.75%) |
| Причастие | 1004 (2.31%) |
| Деепричастие | 234 (0.54%) |
| Служебных слов: | 25153 (57.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.28 |
| . точка | 68.48 |
| - тире | 30.22 |
| ! восклицательный знак | 4.46 |
| ? вопросительный знак | 9.35 |
| ... многоточие | 18.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 22.84 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 4.46 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
