Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 376950 |
| Слов в произведении (СВП): | 57078 |
| Приблизительно страниц: | 183 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.85 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.79 |
| СДП диалога, знаков: | 42.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6268 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6026 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 242 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1038.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2300.46 | —> 11638-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15819 (27.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41259 (72.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10740 (26.03%) |
| Прилагательное | 3973 (9.63%) |
| Глагол | 11222 (27.20%) |
| Местоимение-существительное | 7118 (17.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2774 (6.72%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 509 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 55 (0.13%) |
| Наречие | 2962 (7.18%) |
| Предикатив | 551 (1.34%) |
| Предлог | 4602 (11.15%) |
| Союз | 4837 (11.72%) |
| Междометие | 1183 (2.87%) |
| Вводное слово | 244 (0.59%) |
| Частица | 4487 (10.88%) |
| Причастие | 482 (1.17%) |
| Деепричастие | 109 (0.26%) |
| Служебных слов: | 25362 (61.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.81 |
| . точка | 99.22 |
| - тире | 26.33 |
| ! восклицательный знак | 10.70 |
| ? вопросительный знак | 14.21 |
| ... многоточие | 4.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 2.87 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 7.87 |
| ; 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».
