Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 387821 |
| Слов в произведении (СВП): | 54012 |
| Приблизительно страниц: | 188 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.53 |
| СДП диалога, знаков: | 43.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7912 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7504 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 408 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1179.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2777.27 | —> 6799-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12927 (23.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41085 (76.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12912 (31.43%) |
| Прилагательное | 4814 (11.72%) |
| Глагол | 10242 (24.93%) |
| Местоимение-существительное | 5223 (12.71%) |
| Местоименное прилагательное | 1866 (4.54%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 542 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.33%) |
| Наречие | 2282 (5.55%) |
| Предикатив | 434 (1.06%) |
| Предлог | 4890 (11.90%) |
| Союз | 4214 (10.26%) |
| Междометие | 1109 (2.70%) |
| Вводное слово | 167 (0.41%) |
| Частица | 3390 (8.25%) |
| Причастие | 820 (2.00%) |
| Деепричастие | 144 (0.35%) |
| Служебных слов: | 21007 (51.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.92 |
| . точка | 116.72 |
| - тире | 48.75 |
| ! восклицательный знак | 6.09 |
| ? вопросительный знак | 17.22 |
| ... многоточие | 9.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 10.44 |
| () скобки | 0.78 |
| : двоеточие | 3.52 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
