Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 367081 |
| Слов в произведении (СВП): | 54616 |
| Приблизительно страниц: | 185 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.45 |
| СДП диалога, знаков: | 40.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6708 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6429 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 279 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1125.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2520.02 | —> 10269-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13544 (24.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41072 (75.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10996 (26.77%) |
| Прилагательное | 4396 (10.70%) |
| Глагол | 11227 (27.33%) |
| Местоимение-существительное | 5103 (12.42%) |
| Местоименное прилагательное | 2057 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 440 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.28%) |
| Наречие | 2805 (6.83%) |
| Предикатив | 390 (0.95%) |
| Предлог | 5007 (12.19%) |
| Союз | 4783 (11.65%) |
| Междометие | 893 (2.17%) |
| Вводное слово | 209 (0.51%) |
| Частица | 4188 (10.20%) |
| Причастие | 627 (1.53%) |
| Деепричастие | 119 (0.29%) |
| Служебных слов: | 22363 (54.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.45 |
| . точка | 96.93 |
| - тире | 30.69 |
| ! восклицательный знак | 9.37 |
| ? вопросительный знак | 13.86 |
| ... многоточие | 4.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
| " кавычка | 4.58 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 2.56 |
| ; 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».
