Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 392853 |
| Слов в произведении (СВП): | 56002 |
| Приблизительно страниц: | 193 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.6 |
| СДП диалога, знаков: | 46.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6814 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6503 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 311 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1153.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2556.40 | —> 9863-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12648 (22.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43354 (77.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13459 (31.04%) |
| Прилагательное | 4362 (10.06%) |
| Глагол | 11473 (26.46%) |
| Местоимение-существительное | 4776 (11.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2207 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 841 (1.94%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.39%) |
| Наречие | 2572 (5.93%) |
| Предикатив | 393 (0.91%) |
| Предлог | 6024 (13.89%) |
| Союз | 4058 (9.36%) |
| Междометие | 785 (1.81%) |
| Вводное слово | 148 (0.34%) |
| Частица | 3216 (7.42%) |
| Причастие | 646 (1.49%) |
| Деепричастие | 192 (0.44%) |
| Служебных слов: | 21418 (49.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.17 |
| . точка | 93.28 |
| - тире | 42.98 |
| ! восклицательный знак | 3.14 |
| ? вопросительный знак | 10.12 |
| ... многоточие | 1.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 8.41 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 3.93 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
