Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 360833 |
| Слов в произведении (СВП): | 52532 |
| Приблизительно страниц: | 192 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.51 |
| СДП диалога, знаков: | 41.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8588 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8248 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 340 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1358.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3159.99 | —> 1891-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11726 (22.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40806 (77.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15055 (36.89%) |
| Прилагательное | 5055 (12.39%) |
| Глагол | 9779 (23.96%) |
| Местоимение-существительное | 2346 (5.75%) |
| Местоименное прилагательное | 1806 (4.43%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 626 (1.53%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.40%) |
| Наречие | 2437 (5.97%) |
| Предикатив | 382 (0.94%) |
| Предлог | 5223 (12.80%) |
| Союз | 4035 (9.89%) |
| Междометие | 639 (1.57%) |
| Вводное слово | 126 (0.31%) |
| Частица | 3334 (8.17%) |
| Причастие | 791 (1.94%) |
| Деепричастие | 94 (0.23%) |
| Служебных слов: | 17612 (43.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.01 |
| . точка | 100.03 |
| - тире | 14.49 |
| ! восклицательный знак | 1.79 |
| ? вопросительный знак | 8.03 |
| ... многоточие | 4.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 8.03 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.45 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
