Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 358226 |
| Слов в произведении (СВП): | 54897 |
| Приблизительно страниц: | 175 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.82 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.18 |
| СДП диалога, знаков: | 38.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5921 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5743 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 178 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 998.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2220.25 | —> 11804-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13374 (24.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41523 (75.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11386 (27.42%) |
| Прилагательное | 3333 (8.03%) |
| Глагол | 11030 (26.56%) |
| Местоимение-существительное | 6070 (14.62%) |
| Местоименное прилагательное | 2762 (6.65%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 514 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 95 (0.23%) |
| Наречие | 2396 (5.77%) |
| Предикатив | 516 (1.24%) |
| Предлог | 5096 (12.27%) |
| Союз | 4173 (10.05%) |
| Междометие | 809 (1.95%) |
| Вводное слово | 170 (0.41%) |
| Частица | 4017 (9.67%) |
| Причастие | 565 (1.36%) |
| Деепричастие | 87 (0.21%) |
| Служебных слов: | 23188 (55.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.44 |
| . точка | 87.84 |
| - тире | 42.21 |
| ! восклицательный знак | 5.30 |
| ? вопросительный знак | 20.49 |
| ... многоточие | 15.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 4.23 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.02 |
| ; точка с запятой | 4.70 |
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».
