Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 397234 |
| Слов в произведении (СВП): | 55822 |
| Приблизительно страниц: | 208 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.27 |
| СДП диалога, знаков: | 44.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8622 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8283 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 339 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2974.92 | —> 3901-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13016 (23.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42806 (76.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15711 (36.70%) |
| Прилагательное | 6411 (14.98%) |
| Глагол | 8452 (19.74%) |
| Местоимение-существительное | 3251 (7.59%) |
| Местоименное прилагательное | 2692 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 676 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.41%) |
| Наречие | 2230 (5.21%) |
| Предикатив | 343 (0.80%) |
| Предлог | 5247 (12.26%) |
| Союз | 4857 (11.35%) |
| Междометие | 833 (1.95%) |
| Вводное слово | 148 (0.35%) |
| Частица | 3042 (7.11%) |
| Причастие | 971 (2.27%) |
| Деепричастие | 154 (0.36%) |
| Служебных слов: | 20232 (47.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 93.73 |
| . точка | 96.38 |
| - тире | 20.26 |
| ! восклицательный знак | 3.89 |
| ? вопросительный знак | 11.02 |
| ... многоточие | 6.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 7.54 |
| () скобки | 0.93 |
| : двоеточие | 1.27 |
| ; точка с запятой | 1.18 |
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».
