Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 373588 |
| Слов в произведении (СВП): | 53409 |
| Приблизительно страниц: | 196 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 103.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 134.44 |
| СДП диалога, знаков: | 51.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9767 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9034 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 733 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1339.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3291.23 | —> 1060-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11833 (22.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41576 (77.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14067 (33.83%) |
| Прилагательное | 6696 (16.11%) |
| Глагол | 7385 (17.76%) |
| Местоимение-существительное | 3492 (8.40%) |
| Местоименное прилагательное | 2783 (6.69%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 553 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 100 (0.24%) |
| Наречие | 2339 (5.63%) |
| Предикатив | 310 (0.75%) |
| Предлог | 5414 (13.02%) |
| Союз | 3665 (8.82%) |
| Междометие | 738 (1.78%) |
| Вводное слово | 156 (0.38%) |
| Частица | 3096 (7.45%) |
| Причастие | 1297 (3.12%) |
| Деепричастие | 157 (0.38%) |
| Служебных слов: | 19506 (46.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.55 |
| . точка | 51.70 |
| - тире | 23.91 |
| ! восклицательный знак | 5.82 |
| ? вопросительный знак | 5.88 |
| ... многоточие | 5.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.36 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 24.17 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 7.98 |
| ; точка с запятой | 1.33 |
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».
