Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 361966 |
| Слов в произведении (СВП): | 52641 |
| Приблизительно страниц: | 193 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.29 |
| СДП диалога, знаков: | 36.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10402 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9475 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 927 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1525.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3668.57 | —> 111-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10264 (19.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42377 (80.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15286 (36.07%) |
| Прилагательное | 5673 (13.39%) |
| Глагол | 8939 (21.09%) |
| Местоимение-существительное | 2742 (6.47%) |
| Местоименное прилагательное | 1259 (2.97%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 534 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.39%) |
| Наречие | 2313 (5.46%) |
| Предикатив | 274 (0.65%) |
| Предлог | 5549 (13.09%) |
| Союз | 3685 (8.70%) |
| Междометие | 691 (1.63%) |
| Вводное слово | 89 (0.21%) |
| Частица | 2646 (6.24%) |
| Причастие | 1375 (3.24%) |
| Деепричастие | 151 (0.36%) |
| Служебных слов: | 16818 (39.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.73 |
| . точка | 84.84 |
| - тире | 28.95 |
| ! восклицательный знак | 18.35 |
| ? вопросительный знак | 11.09 |
| ... многоточие | 17.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.74 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.82 |
| " кавычка | 12.23 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 8.45 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
