Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 390550 |
| Слов в произведении (СВП): | 56143 |
| Приблизительно страниц: | 200 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.21 |
| СДП диалога, знаков: | 38.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8218 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7888 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 330 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1243.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2889.14 | —> 5127-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13217 (23.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42926 (76.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14565 (33.93%) |
| Прилагательное | 4668 (10.87%) |
| Глагол | 10130 (23.60%) |
| Местоимение-существительное | 3184 (7.42%) |
| Местоименное прилагательное | 2118 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 592 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 188 (0.44%) |
| Наречие | 3043 (7.09%) |
| Предикатив | 464 (1.08%) |
| Предлог | 5472 (12.75%) |
| Союз | 4892 (11.40%) |
| Междометие | 1128 (2.63%) |
| Вводное слово | 167 (0.39%) |
| Частица | 3691 (8.60%) |
| Причастие | 558 (1.30%) |
| Деепричастие | 126 (0.29%) |
| Служебных слов: | 20788 (48.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.22 |
| . точка | 96.79 |
| - тире | 27.59 |
| ! восклицательный знак | 6.27 |
| ? вопросительный знак | 14.16 |
| ... многоточие | 4.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 19.38 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 0.93 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
