Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 405547 |
| Слов в произведении (СВП): | 58891 |
| Приблизительно страниц: | 207 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.6 |
| СДП диалога, знаков: | 39.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6951 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6638 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 313 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1184.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2624.14 | —> 9068-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14496 (24.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44395 (75.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13747 (30.97%) |
| Прилагательное | 5095 (11.48%) |
| Глагол | 10979 (24.73%) |
| Местоимение-существительное | 3622 (8.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2825 (6.36%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 607 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.27%) |
| Наречие | 3237 (7.29%) |
| Предикатив | 392 (0.88%) |
| Предлог | 5860 (13.20%) |
| Союз | 4654 (10.48%) |
| Междометие | 1028 (2.32%) |
| Вводное слово | 202 (0.46%) |
| Частица | 3799 (8.56%) |
| Причастие | 858 (1.93%) |
| Деепричастие | 221 (0.50%) |
| Служебных слов: | 22220 (50.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.78 |
| . точка | 69.77 |
| - тире | 36.78 |
| ! восклицательный знак | 4.62 |
| ? вопросительный знак | 15.21 |
| ... многоточие | 12.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.85 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.51 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 16.93 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 4.77 |
| ; точка с запятой | 1.49 |
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».
