Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 409904 |
| Слов в произведении (СВП): | 53703 |
| Приблизительно страниц: | 174 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.72 |
| СДП диалога, знаков: | 61.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 29.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5659 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5526 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 133 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 990.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2162.67 | —> 11886-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13280 (24.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40423 (75.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11591 (28.67%) |
| Прилагательное | 3444 (8.52%) |
| Глагол | 10742 (26.57%) |
| Местоимение-существительное | 6577 (16.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2914 (7.21%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 433 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.25%) |
| Наречие | 2363 (5.85%) |
| Предикатив | 351 (0.87%) |
| Предлог | 5043 (12.48%) |
| Союз | 4400 (10.88%) |
| Междометие | 918 (2.27%) |
| Вводное слово | 163 (0.40%) |
| Частица | 3660 (9.05%) |
| Причастие | 572 (1.42%) |
| Деепричастие | 143 (0.35%) |
| Служебных слов: | 23827 (58.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.01 |
| . точка | 75.64 |
| - тире | 64.04 |
| ! восклицательный знак | 6.55 |
| ? вопросительный знак | 16.42 |
| ... многоточие | 18.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.35 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.53 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.32 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.51 |
| " кавычка | 7.36 |
| () скобки | 0.73 |
| : двоеточие | 3.89 |
| ; точка с запятой | 1.75 |
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».
