Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 335510 |
| Слов в произведении (СВП): | 49177 |
| Приблизительно страниц: | 175 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.68 |
| СДП диалога, знаков: | 58.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8554 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7965 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 589 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1288.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3105.01 | —> 2409-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10949 (22.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 38228 (77.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12667 (33.14%) |
| Прилагательное | 4478 (11.71%) |
| Глагол | 8550 (22.37%) |
| Местоимение-существительное | 3900 (10.20%) |
| Местоименное прилагательное | 1914 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 494 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.46%) |
| Наречие | 2264 (5.92%) |
| Предикатив | 309 (0.81%) |
| Предлог | 5179 (13.55%) |
| Союз | 3489 (9.13%) |
| Междометие | 741 (1.94%) |
| Вводное слово | 162 (0.42%) |
| Частица | 2754 (7.20%) |
| Причастие | 869 (2.27%) |
| Деепричастие | 94 (0.25%) |
| Служебных слов: | 18240 (47.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 161.78 |
| . точка | 52.40 |
| - тире | 24.99 |
| ! восклицательный знак | 8.05 |
| ? вопросительный знак | 10.45 |
| ... многоточие | 14.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
| " кавычка | 29.83 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 10.45 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
