Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 408084 |
| Слов в произведении (СВП): | 58891 |
| Приблизительно страниц: | 202 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.25 |
| СДП диалога, знаков: | 45.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7892 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7496 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 396 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2803.30 | —> 6390-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14579 (24.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44312 (75.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12727 (28.72%) |
| Прилагательное | 5631 (12.71%) |
| Глагол | 10903 (24.61%) |
| Местоимение-существительное | 5120 (11.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2343 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 492 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 129 (0.29%) |
| Наречие | 2905 (6.56%) |
| Предикатив | 410 (0.93%) |
| Предлог | 5232 (11.81%) |
| Союз | 5598 (12.63%) |
| Междометие | 942 (2.13%) |
| Вводное слово | 238 (0.54%) |
| Частица | 3904 (8.81%) |
| Причастие | 712 (1.61%) |
| Деепричастие | 205 (0.46%) |
| Служебных слов: | 23589 (53.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.35 |
| . точка | 86.77 |
| - тире | 32.38 |
| ! восклицательный знак | 16.22 |
| ? вопросительный знак | 14.98 |
| ... многоточие | 11.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.19 |
| " кавычка | 4.86 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.53 |
| ; 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».
