Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 340387 |
| Слов в произведении (СВП): | 46561 |
| Приблизительно страниц: | 175 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61 |
| СДП диалога, знаков: | 45.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7536 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7122 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 414 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3023.67 | —> 3312-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8947 (19.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37614 (80.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13139 (34.93%) |
| Прилагательное | 4998 (13.29%) |
| Глагол | 7713 (20.51%) |
| Местоимение-существительное | 3495 (9.29%) |
| Местоименное прилагательное | 1660 (4.41%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 512 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.29%) |
| Наречие | 1632 (4.34%) |
| Предикатив | 347 (0.92%) |
| Предлог | 4621 (12.29%) |
| Союз | 2828 (7.52%) |
| Междометие | 592 (1.57%) |
| Вводное слово | 68 (0.18%) |
| Частица | 2086 (5.55%) |
| Причастие | 1096 (2.91%) |
| Деепричастие | 100 (0.27%) |
| Служебных слов: | 15452 (41.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.10 |
| . точка | 103.37 |
| - тире | 31.70 |
| ! восклицательный знак | 5.56 |
| ? вопросительный знак | 12.69 |
| ... многоточие | 21.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 10.95 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.66 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
