Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 382298 |
| Слов в произведении (СВП): | 57928 |
| Приблизительно страниц: | 196 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.04 |
| СДП диалога, знаков: | 35.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8215 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7639 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 576 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2787.75 | —> 6628-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13710 (23.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44218 (76.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13443 (30.40%) |
| Прилагательное | 5474 (12.38%) |
| Глагол | 10088 (22.81%) |
| Местоимение-существительное | 3768 (8.52%) |
| Местоименное прилагательное | 2042 (4.62%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 487 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.22%) |
| Наречие | 3227 (7.30%) |
| Предикатив | 414 (0.94%) |
| Предлог | 5569 (12.59%) |
| Союз | 5487 (12.41%) |
| Междометие | 1063 (2.40%) |
| Вводное слово | 182 (0.41%) |
| Частица | 3810 (8.62%) |
| Причастие | 548 (1.24%) |
| Деепричастие | 108 (0.24%) |
| Служебных слов: | 22034 (49.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.84 |
| . точка | 82.02 |
| - тире | 25.26 |
| ! восклицательный знак | 13.57 |
| ? вопросительный знак | 14.41 |
| ... многоточие | 26.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.69 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 17.06 |
| () скобки | 1.67 |
| : двоеточие | 9.53 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
