Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 401961 |
| Слов в произведении (СВП): | 58941 |
| Приблизительно страниц: | 204 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.05 |
| СДП диалога, знаков: | 35.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8840 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8465 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 375 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1265.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2974.02 | —> 3909-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13966 (23.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44975 (76.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13677 (30.41%) |
| Прилагательное | 4768 (10.60%) |
| Глагол | 11746 (26.12%) |
| Местоимение-существительное | 5877 (13.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2584 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 621 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 122 (0.27%) |
| Наречие | 2675 (5.95%) |
| Предикатив | 545 (1.21%) |
| Предлог | 5517 (12.27%) |
| Союз | 4240 (9.43%) |
| Междометие | 1014 (2.25%) |
| Вводное слово | 158 (0.35%) |
| Частица | 3813 (8.48%) |
| Причастие | 613 (1.36%) |
| Деепричастие | 124 (0.28%) |
| Служебных слов: | 23337 (51.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.22 |
| . точка | 112.43 |
| - тире | 34.68 |
| ! восклицательный знак | 7.09 |
| ? вопросительный знак | 11.08 |
| ... многоточие | 3.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.56 |
| " кавычка | 13.11 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 8.45 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
