Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 407473 |
| Слов в произведении (СВП): | 59347 |
| Приблизительно страниц: | 207 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.84 |
| СДП диалога, знаков: | 40.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6664 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6412 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 252 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1171.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2555.50 | —> 9874-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14614 (24.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44733 (75.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14089 (31.50%) |
| Прилагательное | 4924 (11.01%) |
| Глагол | 11215 (25.07%) |
| Местоимение-существительное | 3678 (8.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2694 (6.02%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 590 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.22%) |
| Наречие | 3313 (7.41%) |
| Предикатив | 393 (0.88%) |
| Предлог | 5987 (13.38%) |
| Союз | 4993 (11.16%) |
| Междометие | 1005 (2.25%) |
| Вводное слово | 242 (0.54%) |
| Частица | 3862 (8.63%) |
| Причастие | 750 (1.68%) |
| Деепричастие | 209 (0.47%) |
| Служебных слов: | 22682 (50.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.28 |
| . точка | 70.69 |
| - тире | 35.25 |
| ! восклицательный знак | 4.52 |
| ? вопросительный знак | 13.21 |
| ... многоточие | 9.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.57 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 19.24 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 5.41 |
| ; точка с запятой | 1.16 |
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».
