Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 354702 |
| Слов в произведении (СВП): | 53038 |
| Приблизительно страниц: | 177 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.03 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.42 |
| СДП диалога, знаков: | 42.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6274 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6068 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 206 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1069.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2400.28 | —> 11225-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13230 (24.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39808 (75.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10270 (25.80%) |
| Прилагательное | 4166 (10.47%) |
| Глагол | 10912 (27.41%) |
| Местоимение-существительное | 5714 (14.35%) |
| Местоименное прилагательное | 2153 (5.41%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 462 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.30%) |
| Наречие | 2581 (6.48%) |
| Предикатив | 381 (0.96%) |
| Предлог | 4503 (11.31%) |
| Союз | 4759 (11.95%) |
| Междометие | 941 (2.36%) |
| Вводное слово | 160 (0.40%) |
| Частица | 4122 (10.35%) |
| Причастие | 502 (1.26%) |
| Деепричастие | 94 (0.24%) |
| Служебных слов: | 22449 (56.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.85 |
| . точка | 102.87 |
| - тире | 28.85 |
| ! восклицательный знак | 6.75 |
| ? вопросительный знак | 14.40 |
| ... многоточие | 3.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 2.58 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 2.68 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
