Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 368617 |
| Слов в произведении (СВП): | 53175 |
| Приблизительно страниц: | 187 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.66 |
| СДП диалога, знаков: | 43.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7209 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6851 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 358 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1171.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2689.53 | —> 8184-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12742 (23.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40433 (76.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13640 (33.73%) |
| Прилагательное | 4454 (11.02%) |
| Глагол | 8773 (21.70%) |
| Местоимение-существительное | 3521 (8.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2409 (5.96%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 835 (2.07%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.53%) |
| Наречие | 2262 (5.59%) |
| Предикатив | 382 (0.94%) |
| Предлог | 5216 (12.90%) |
| Союз | 4820 (11.92%) |
| Междометие | 1132 (2.80%) |
| Вводное слово | 182 (0.45%) |
| Частица | 3699 (9.15%) |
| Причастие | 725 (1.79%) |
| Деепричастие | 122 (0.30%) |
| Служебных слов: | 21113 (52.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.42 |
| . точка | 74.38 |
| - тире | 36.05 |
| ! восклицательный знак | 9.57 |
| ? вопросительный знак | 8.56 |
| ... многоточие | 6.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 19.61 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 1.60 |
| ; 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».
