Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 374969 |
| Слов в произведении (СВП): | 56284 |
| Приблизительно страниц: | 200 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.44 |
| СДП диалога, знаков: | 39.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9490 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8913 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 577 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1297.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3170.51 | —> 1809-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11254 (20.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45030 (80.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15459 (34.33%) |
| Прилагательное | 6026 (13.38%) |
| Глагол | 9514 (21.13%) |
| Местоимение-существительное | 3915 (8.69%) |
| Местоименное прилагательное | 2294 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 507 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.25%) |
| Наречие | 2062 (4.58%) |
| Предикатив | 306 (0.68%) |
| Предлог | 6357 (14.12%) |
| Союз | 4045 (8.98%) |
| Междометие | 798 (1.77%) |
| Вводное слово | 67 (0.15%) |
| Частица | 2679 (5.95%) |
| Причастие | 1052 (2.34%) |
| Деепричастие | 145 (0.32%) |
| Служебных слов: | 20308 (45.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.25 |
| . точка | 83.22 |
| - тире | 14.34 |
| ! восклицательный знак | 7.52 |
| ? вопросительный знак | 3.36 |
| ... многоточие | 0.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 13.57 |
| () скобки | 0.78 |
| : двоеточие | 3.41 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
