Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 356505 |
| Слов в произведении (СВП): | 51368 |
| Приблизительно страниц: | 175 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.44 |
| СДП диалога, знаков: | 48.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6692 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6556 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 136 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1152.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2566.50 | —> 9749-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12856 (25.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 38512 (74.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11758 (30.53%) |
| Прилагательное | 4589 (11.92%) |
| Глагол | 9851 (25.58%) |
| Местоимение-существительное | 4431 (11.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2450 (6.36%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 392 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 65 (0.17%) |
| Наречие | 2761 (7.17%) |
| Предикатив | 543 (1.41%) |
| Предлог | 4495 (11.67%) |
| Союз | 4415 (11.46%) |
| Междометие | 846 (2.20%) |
| Вводное слово | 171 (0.44%) |
| Частица | 3579 (9.29%) |
| Причастие | 706 (1.83%) |
| Деепричастие | 108 (0.28%) |
| Служебных слов: | 20509 (53.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.67 |
| . точка | 89.24 |
| - тире | 34.52 |
| ! восклицательный знак | 5.49 |
| ? вопросительный знак | 10.42 |
| ... многоточие | 7.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.29 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.88 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 2.02 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 1.17 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
