Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 366399 |
| Слов в произведении (СВП): | 55196 |
| Приблизительно страниц: | 186 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.99 |
| СДП диалога, знаков: | 31.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6156 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5925 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 231 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1031.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2285.46 | —> 11670-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15327 (27.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39869 (72.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11775 (29.53%) |
| Прилагательное | 4109 (10.31%) |
| Глагол | 10221 (25.64%) |
| Местоимение-существительное | 4845 (12.15%) |
| Местоименное прилагательное | 3062 (7.68%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 524 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 71 (0.18%) |
| Наречие | 3230 (8.10%) |
| Предикатив | 579 (1.45%) |
| Предлог | 4577 (11.48%) |
| Союз | 4771 (11.97%) |
| Междометие | 853 (2.14%) |
| Вводное слово | 227 (0.57%) |
| Частица | 3957 (9.93%) |
| Причастие | 756 (1.90%) |
| Деепричастие | 900 (2.26%) |
| Служебных слов: | 23216 (58.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.32 |
| . точка | 72.27 |
| - тире | 33.99 |
| ! восклицательный знак | 25.89 |
| ? вопросительный знак | 14.10 |
| ... многоточие | 25.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.63 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 4.55 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 7.19 |
| " кавычка | 9.60 |
| () скобки | 2.54 |
| : двоеточие | 1.83 |
| ; точка с запятой | 0.74 |
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».
