Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 408724 |
| Слов в произведении (СВП): | 58163 |
| Приблизительно страниц: | 202 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.91 |
| СДП диалога, знаков: | 49.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7786 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7417 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 369 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1222.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2777.13 | —> 6805-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12746 (21.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45417 (78.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14078 (31.00%) |
| Прилагательное | 5128 (11.29%) |
| Глагол | 10979 (24.17%) |
| Местоимение-существительное | 4730 (10.41%) |
| Местоименное прилагательное | 2131 (4.69%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 595 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.29%) |
| Наречие | 2830 (6.23%) |
| Предикатив | 367 (0.81%) |
| Предлог | 5957 (13.12%) |
| Союз | 4543 (10.00%) |
| Междометие | 877 (1.93%) |
| Вводное слово | 149 (0.33%) |
| Частица | 3282 (7.23%) |
| Причастие | 849 (1.87%) |
| Деепричастие | 149 (0.33%) |
| Служебных слов: | 21823 (48.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.77 |
| . точка | 72.11 |
| - тире | 33.03 |
| ! восклицательный знак | 12.60 |
| ? вопросительный знак | 12.86 |
| ... многоточие | 8.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 5.85 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.50 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
