Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 409951 |
| Слов в произведении (СВП): | 58073 |
| Приблизительно страниц: | 208 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.69 |
| СДП диалога, знаков: | 55.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8126 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7509 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 617 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2811.15 | —> 6256-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14464 (24.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43609 (75.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14688 (33.68%) |
| Прилагательное | 5805 (13.31%) |
| Глагол | 8961 (20.55%) |
| Местоимение-существительное | 3732 (8.56%) |
| Местоименное прилагательное | 2681 (6.15%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 623 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.24%) |
| Наречие | 3177 (7.29%) |
| Предикатив | 420 (0.96%) |
| Предлог | 6077 (13.94%) |
| Союз | 4681 (10.73%) |
| Междометие | 826 (1.89%) |
| Вводное слово | 169 (0.39%) |
| Частица | 3437 (7.88%) |
| Причастие | 1403 (3.22%) |
| Деепричастие | 167 (0.38%) |
| Служебных слов: | 21778 (49.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.95 |
| . точка | 75.47 |
| - тире | 28.43 |
| ! восклицательный знак | 1.46 |
| ? вопросительный знак | 5.22 |
| ... многоточие | 10.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 29.81 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 1.70 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
