Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 444870 |
| Слов в произведении (СВП): | 61797 |
| Приблизительно страниц: | 200 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.89 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.08 |
| СДП диалога, знаков: | 53.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 25.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6189 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5983 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 206 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 995.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2169.30 | —> 11880-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15920 (25.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45877 (74.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13260 (28.90%) |
| Прилагательное | 4073 (8.88%) |
| Глагол | 12087 (26.35%) |
| Местоимение-существительное | 7381 (16.09%) |
| Местоименное прилагательное | 3382 (7.37%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 497 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.33%) |
| Наречие | 2957 (6.45%) |
| Предикатив | 464 (1.01%) |
| Предлог | 5928 (12.92%) |
| Союз | 5051 (11.01%) |
| Междометие | 1050 (2.29%) |
| Вводное слово | 221 (0.48%) |
| Частица | 4148 (9.04%) |
| Причастие | 576 (1.26%) |
| Деепричастие | 141 (0.31%) |
| Служебных слов: | 27312 (59.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.09 |
| . точка | 82.11 |
| - тире | 56.90 |
| ! восклицательный знак | 6.13 |
| ? вопросительный знак | 17.83 |
| ... многоточие | 20.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.59 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.28 |
| " кавычка | 5.79 |
| () скобки | 0.71 |
| : двоеточие | 3.24 |
| ; точка с запятой | 1.54 |
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».
