Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 370630 |
| Слов в произведении (СВП): | 52618 |
| Приблизительно страниц: | 184 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.93 |
| СДП диалога, знаков: | 49.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7054 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6629 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 425 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1157.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2659.16 | —> 8620-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12918 (24.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39700 (75.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13380 (33.70%) |
| Прилагательное | 4266 (10.75%) |
| Глагол | 8419 (21.21%) |
| Местоимение-существительное | 3874 (9.76%) |
| Местоименное прилагательное | 2462 (6.20%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 796 (2.01%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.48%) |
| Наречие | 2244 (5.65%) |
| Предикатив | 444 (1.12%) |
| Предлог | 5004 (12.60%) |
| Союз | 4786 (12.06%) |
| Междометие | 1131 (2.85%) |
| Вводное слово | 179 (0.45%) |
| Частица | 3623 (9.13%) |
| Причастие | 712 (1.79%) |
| Деепричастие | 129 (0.32%) |
| Служебных слов: | 21210 (53.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.33 |
| . точка | 74.10 |
| - тире | 39.15 |
| ! восклицательный знак | 7.51 |
| ? вопросительный знак | 11.55 |
| ... многоточие | 7.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 24.27 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 1.35 |
| ; 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».
