Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 399059 |
| Слов в произведении (СВП): | 58384 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.88 |
| СДП диалога, знаков: | 39.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7581 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7309 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 272 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1145.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2635.77 | —> 8908-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13798 (23.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44586 (76.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13777 (30.90%) |
| Прилагательное | 4173 (9.36%) |
| Глагол | 11246 (25.22%) |
| Местоимение-существительное | 5584 (12.52%) |
| Местоименное прилагательное | 2717 (6.09%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 689 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.28%) |
| Наречие | 2738 (6.14%) |
| Предикатив | 570 (1.28%) |
| Предлог | 5657 (12.69%) |
| Союз | 4218 (9.46%) |
| Междометие | 856 (1.92%) |
| Вводное слово | 148 (0.33%) |
| Частица | 3969 (8.90%) |
| Причастие | 758 (1.70%) |
| Деепричастие | 175 (0.39%) |
| Служебных слов: | 23335 (52.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.15 |
| . точка | 107.29 |
| - тире | 41.21 |
| ! восклицательный знак | 4.80 |
| ? вопросительный знак | 16.72 |
| ... многоточие | 4.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.81 |
| " кавычка | 8.70 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.04 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
