Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 405137 |
| Слов в произведении (СВП): | 63267 |
| Приблизительно страниц: | 208 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.97 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.09 |
| СДП диалога, знаков: | 33.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7157 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6829 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 328 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1102.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2462.65 | —> 10798-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15975 (25.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47292 (74.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13880 (29.35%) |
| Прилагательное | 4468 (9.45%) |
| Глагол | 13281 (28.08%) |
| Местоимение-существительное | 5919 (12.52%) |
| Местоименное прилагательное | 2963 (6.27%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 635 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.26%) |
| Наречие | 3279 (6.93%) |
| Предикатив | 471 (1.00%) |
| Предлог | 5568 (11.77%) |
| Союз | 5734 (12.12%) |
| Междометие | 983 (2.08%) |
| Вводное слово | 199 (0.42%) |
| Частица | 4248 (8.98%) |
| Причастие | 641 (1.36%) |
| Деепричастие | 111 (0.23%) |
| Служебных слов: | 25732 (54.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.98 |
| . точка | 86.51 |
| - тире | 30.43 |
| ! восклицательный знак | 33.40 |
| ? вопросительный знак | 23.61 |
| ... многоточие | 13.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.24 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.91 |
| " кавычка | 3.27 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 3.56 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
