Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 405708 |
| Слов в произведении (СВП): | 58520 |
| Приблизительно страниц: | 205 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.7 |
| СДП диалога, знаков: | 50.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 63.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6792 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6487 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 305 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1084.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2408.05 | —> 11182-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14565 (24.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43955 (75.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13955 (31.75%) |
| Прилагательное | 4291 (9.76%) |
| Глагол | 10893 (24.78%) |
| Местоимение-существительное | 5149 (11.71%) |
| Местоименное прилагательное | 3126 (7.11%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 578 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.31%) |
| Наречие | 2633 (5.99%) |
| Предикатив | 595 (1.35%) |
| Предлог | 5239 (11.92%) |
| Союз | 4911 (11.17%) |
| Междометие | 1064 (2.42%) |
| Вводное слово | 240 (0.55%) |
| Частица | 3778 (8.60%) |
| Причастие | 621 (1.41%) |
| Деепричастие | 118 (0.27%) |
| Служебных слов: | 23637 (53.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.29 |
| . точка | 81.46 |
| - тире | 44.82 |
| ! восклицательный знак | 10.53 |
| ? вопросительный знак | 15.46 |
| ... многоточие | 8.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 8.56 |
| () скобки | 0.58 |
| : двоеточие | 5.86 |
| ; точка с запятой | 2.36 |
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».
