Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 441033 |
| Слов в произведении (СВП): | 56804 |
| Приблизительно страниц: | 236 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 89.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 132.49 |
| СДП диалога, знаков: | 56.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8053 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7583 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 470 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1364.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3087.65 | —> 2595-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9903 (17.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46901 (82.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17522 (37.36%) |
| Прилагательное | 7097 (15.13%) |
| Глагол | 9072 (19.34%) |
| Местоимение-существительное | 2980 (6.35%) |
| Местоименное прилагательное | 1613 (3.44%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 653 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.30%) |
| Наречие | 2054 (4.38%) |
| Предикатив | 264 (0.56%) |
| Предлог | 5430 (11.58%) |
| Союз | 2699 (5.75%) |
| Междометие | 628 (1.34%) |
| Вводное слово | 71 (0.15%) |
| Частица | 2363 (5.04%) |
| Причастие | 2122 (4.52%) |
| Деепричастие | 155 (0.33%) |
| Служебных слов: | 15943 (33.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.84 |
| . точка | 68.13 |
| - тире | 23.10 |
| ! восклицательный знак | 4.15 |
| ? вопросительный знак | 8.54 |
| ... многоточие | 4.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.00 |
| " кавычка | 17.87 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 2.57 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
