Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 384431 |
| Слов в произведении (СВП): | 58742 |
| Приблизительно страниц: | 196 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.49 |
| СДП диалога, знаков: | 35.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6713 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6430 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 283 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1088.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2434.67 | —> 11026-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15286 (26.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43456 (73.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13193 (30.36%) |
| Прилагательное | 4068 (9.36%) |
| Глагол | 11681 (26.88%) |
| Местоимение-существительное | 5389 (12.40%) |
| Местоименное прилагательное | 2181 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 623 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.28%) |
| Наречие | 3359 (7.73%) |
| Предикатив | 545 (1.25%) |
| Предлог | 5304 (12.21%) |
| Союз | 5107 (11.75%) |
| Междометие | 1091 (2.51%) |
| Вводное слово | 264 (0.61%) |
| Частица | 4455 (10.25%) |
| Причастие | 484 (1.11%) |
| Деепричастие | 180 (0.41%) |
| Служебных слов: | 23984 (55.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.23 |
| . точка | 99.11 |
| - тире | 31.46 |
| ! восклицательный знак | 11.15 |
| ? вопросительный знак | 13.89 |
| ... многоточие | 7.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 8.75 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 6.04 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
