Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 360734 |
| Слов в произведении (СВП): | 53228 |
| Приблизительно страниц: | 192 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.04 |
| СДП диалога, знаков: | 55.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7036 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6624 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 412 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2743.41 | —> 7350-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11748 (22.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41480 (77.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13393 (32.29%) |
| Прилагательное | 4798 (11.57%) |
| Глагол | 9549 (23.02%) |
| Местоимение-существительное | 3645 (8.79%) |
| Местоименное прилагательное | 2446 (5.90%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 687 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.28%) |
| Наречие | 2470 (5.95%) |
| Предикатив | 381 (0.92%) |
| Предлог | 4999 (12.05%) |
| Союз | 3858 (9.30%) |
| Междометие | 990 (2.39%) |
| Вводное слово | 171 (0.41%) |
| Частица | 2721 (6.56%) |
| Причастие | 717 (1.73%) |
| Деепричастие | 109 (0.26%) |
| Служебных слов: | 18944 (45.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 94.63 |
| . точка | 73.63 |
| - тире | 14.11 |
| ! восклицательный знак | 14.18 |
| ? вопросительный знак | 10.45 |
| ... многоточие | 9.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 6.78 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 2.91 |
| ; 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».
