Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 336896 |
| Слов в произведении (СВП): | 49559 |
| Приблизительно страниц: | 176 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.55 |
| СДП диалога, знаков: | 40.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9404 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8766 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 638 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1332.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3285.35 | —> 1089-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11607 (23.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37952 (76.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11895 (31.34%) |
| Прилагательное | 4826 (12.72%) |
| Глагол | 8913 (23.48%) |
| Местоимение-существительное | 4031 (10.62%) |
| Местоименное прилагательное | 2123 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 487 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.29%) |
| Наречие | 2056 (5.42%) |
| Предикатив | 429 (1.13%) |
| Предлог | 5048 (13.30%) |
| Союз | 3708 (9.77%) |
| Междометие | 811 (2.14%) |
| Вводное слово | 146 (0.38%) |
| Частица | 3115 (8.21%) |
| Причастие | 534 (1.41%) |
| Деепричастие | 104 (0.27%) |
| Служебных слов: | 19099 (50.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.18 |
| . точка | 80.87 |
| - тире | 24.98 |
| ! восклицательный знак | 3.55 |
| ? вопросительный знак | 11.06 |
| ... многоточие | 1.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 13.08 |
| () скобки | 2.04 |
| : двоеточие | 14.93 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
