Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 410656 |
| Слов в произведении (СВП): | 59618 |
| Приблизительно страниц: | 205 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.81 |
| СДП диалога, знаков: | 47.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7505 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6945 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 560 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1134.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2603.15 | —> 9301-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14792 (24.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44826 (75.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12564 (28.03%) |
| Прилагательное | 5225 (11.66%) |
| Глагол | 11622 (25.93%) |
| Местоимение-существительное | 5144 (11.48%) |
| Местоименное прилагательное | 2141 (4.78%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 542 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 112 (0.25%) |
| Наречие | 3022 (6.74%) |
| Предикатив | 397 (0.89%) |
| Предлог | 5387 (12.02%) |
| Союз | 5267 (11.75%) |
| Междометие | 957 (2.13%) |
| Вводное слово | 274 (0.61%) |
| Частица | 3776 (8.42%) |
| Причастие | 890 (1.99%) |
| Деепричастие | 242 (0.54%) |
| Служебных слов: | 23202 (51.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.39 |
| . точка | 63.84 |
| - тире | 30.83 |
| ! восклицательный знак | 12.40 |
| ? вопросительный знак | 11.02 |
| ... многоточие | 11.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.23 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.45 |
| " кавычка | 5.17 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 12.58 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
