Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 402789 |
| Слов в произведении (СВП): | 61325 |
| Приблизительно страниц: | 206 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.84 |
| СДП диалога, знаков: | 44.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7980 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7620 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 360 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1143.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2657.04 | —> 8658-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17530 (28.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43795 (71.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12437 (28.40%) |
| Прилагательное | 5423 (12.38%) |
| Глагол | 10563 (24.12%) |
| Местоимение-существительное | 5243 (11.97%) |
| Местоименное прилагательное | 3001 (6.85%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.07%) |
| Числительное (количественное) | 488 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.31%) |
| Наречие | 3480 (7.95%) |
| Предикатив | 680 (1.55%) |
| Предлог | 5074 (11.59%) |
| Союз | 6161 (14.07%) |
| Междометие | 1087 (2.48%) |
| Вводное слово | 419 (0.96%) |
| Частица | 5273 (12.04%) |
| Причастие | 614 (1.40%) |
| Деепричастие | 485 (1.11%) |
| Служебных слов: | 26773 (61.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.50 |
| . точка | 96.99 |
| - тире | 29.92 |
| ! восклицательный знак | 6.02 |
| ? вопросительный знак | 17.64 |
| ... многоточие | 6.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 6.83 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 2.53 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
