Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 382903 |
| Слов в произведении (СВП): | 57276 |
| Приблизительно страниц: | 183 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.84 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.72 |
| СДП диалога, знаков: | 35.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5729 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5580 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 149 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 985.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2152.76 | —> 11902-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13726 (23.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43550 (76.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11538 (26.49%) |
| Прилагательное | 4167 (9.57%) |
| Глагол | 12330 (28.31%) |
| Местоимение-существительное | 6349 (14.58%) |
| Местоименное прилагательное | 1956 (4.49%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 520 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 56 (0.13%) |
| Наречие | 2954 (6.78%) |
| Предикатив | 466 (1.07%) |
| Предлог | 5006 (11.49%) |
| Союз | 4868 (11.18%) |
| Междометие | 901 (2.07%) |
| Вводное слово | 162 (0.37%) |
| Частица | 3731 (8.57%) |
| Причастие | 807 (1.85%) |
| Деепричастие | 137 (0.31%) |
| Служебных слов: | 23119 (53.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.64 |
| . точка | 114.57 |
| - тире | 45.45 |
| ! восклицательный знак | 8.26 |
| ? вопросительный знак | 17.69 |
| ... многоточие | 13.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 2.51 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 6.25 |
| ; точка с запятой | 0.38 |
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».
