Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 376386 |
| Слов в произведении (СВП): | 52822 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.33 |
| СДП диалога, знаков: | 43.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8013 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7621 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 392 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1253.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2901.16 | —> 4965-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11793 (22.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41029 (77.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15836 (38.60%) |
| Прилагательное | 5868 (14.30%) |
| Глагол | 7888 (19.23%) |
| Местоимение-существительное | 2604 (6.35%) |
| Местоименное прилагательное | 2268 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 662 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.37%) |
| Наречие | 2154 (5.25%) |
| Предикатив | 290 (0.71%) |
| Предлог | 5184 (12.63%) |
| Союз | 4377 (10.67%) |
| Междометие | 775 (1.89%) |
| Вводное слово | 117 (0.29%) |
| Частица | 2705 (6.59%) |
| Причастие | 983 (2.40%) |
| Деепричастие | 125 (0.30%) |
| Служебных слов: | 18158 (44.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 83.39 |
| . точка | 99.56 |
| - тире | 21.43 |
| ! восклицательный знак | 5.28 |
| ? вопросительный знак | 9.35 |
| ... многоточие | 3.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 9.94 |
| () скобки | 2.08 |
| : двоеточие | 1.23 |
| ; точка с запятой | 0.55 |
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».
