Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 379098 |
| Слов в произведении (СВП): | 55917 |
| Приблизительно страниц: | 192 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.43 |
| СДП диалога, знаков: | 37.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10492 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9509 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 983 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1377.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3399.79 | —> 588-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12963 (23.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42954 (76.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13297 (30.96%) |
| Прилагательное | 4533 (10.55%) |
| Глагол | 10692 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 4245 (9.88%) |
| Местоименное прилагательное | 2061 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 692 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 146 (0.34%) |
| Наречие | 2482 (5.78%) |
| Предикатив | 402 (0.94%) |
| Предлог | 5211 (12.13%) |
| Союз | 4964 (11.56%) |
| Междометие | 749 (1.74%) |
| Вводное слово | 158 (0.37%) |
| Частица | 3387 (7.89%) |
| Причастие | 717 (1.67%) |
| Деепричастие | 158 (0.37%) |
| Служебных слов: | 20940 (48.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.17 |
| . точка | 81.30 |
| - тире | 41.10 |
| ! восклицательный знак | 15.61 |
| ? вопросительный знак | 12.93 |
| ... многоточие | 13.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 26.36 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 2.52 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
