Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 404730 |
| Слов в произведении (СВП): | 58240 |
| Приблизительно страниц: | 203 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.28 |
| СДП диалога, знаков: | 42.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8212 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7838 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 374 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1217.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2837.04 | —> 5866-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14202 (24.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44038 (75.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15268 (34.67%) |
| Прилагательное | 5106 (11.59%) |
| Глагол | 10783 (24.49%) |
| Местоимение-существительное | 3895 (8.84%) |
| Местоименное прилагательное | 2266 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 691 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.31%) |
| Наречие | 2467 (5.60%) |
| Предикатив | 464 (1.05%) |
| Предлог | 5841 (13.26%) |
| Союз | 4627 (10.51%) |
| Междометие | 944 (2.14%) |
| Вводное слово | 148 (0.34%) |
| Частица | 3753 (8.52%) |
| Причастие | 747 (1.70%) |
| Деепричастие | 155 (0.35%) |
| Служебных слов: | 21639 (49.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.00 |
| . точка | 99.02 |
| - тире | 28.79 |
| ! восклицательный знак | 2.61 |
| ? вопросительный знак | 12.28 |
| ... многоточие | 3.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
| " кавычка | 6.13 |
| () скобки | 0.70 |
| : двоеточие | 5.92 |
| ; 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».
