Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 356519 |
| Слов в произведении (СВП): | 53406 |
| Приблизительно страниц: | 183 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.84 |
| СДП диалога, знаков: | 39.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8216 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7798 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 418 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2808.91 | —> 6296-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11740 (21.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41666 (78.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13704 (32.89%) |
| Прилагательное | 3725 (8.94%) |
| Глагол | 10851 (26.04%) |
| Местоимение-существительное | 3918 (9.40%) |
| Местоименное прилагательное | 1639 (3.93%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 748 (1.80%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.42%) |
| Наречие | 2152 (5.16%) |
| Предикатив | 318 (0.76%) |
| Предлог | 5498 (13.20%) |
| Союз | 4598 (11.04%) |
| Междометие | 759 (1.82%) |
| Вводное слово | 118 (0.28%) |
| Частица | 3105 (7.45%) |
| Причастие | 622 (1.49%) |
| Деепричастие | 118 (0.28%) |
| Служебных слов: | 19763 (47.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.15 |
| . точка | 77.28 |
| - тире | 26.83 |
| ! восклицательный знак | 11.33 |
| ? вопросительный знак | 16.53 |
| ... многоточие | 10.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.67 |
| " кавычка | 9.49 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 11.72 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
