Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 395981 |
| Слов в произведении (СВП): | 54918 |
| Приблизительно страниц: | 197 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 110.01 |
| СДП диалога, знаков: | 59.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8580 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8214 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 366 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1315.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3107.91 | —> 2378-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11483 (20.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43435 (79.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14228 (32.76%) |
| Прилагательное | 4773 (10.99%) |
| Глагол | 10024 (23.08%) |
| Местоимение-существительное | 4002 (9.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2163 (4.98%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 704 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.28%) |
| Наречие | 2113 (4.86%) |
| Предикатив | 379 (0.87%) |
| Предлог | 5494 (12.65%) |
| Союз | 4453 (10.25%) |
| Междометие | 698 (1.61%) |
| Вводное слово | 169 (0.39%) |
| Частица | 3186 (7.34%) |
| Причастие | 701 (1.61%) |
| Деепричастие | 235 (0.54%) |
| Служебных слов: | 20406 (46.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.46 |
| . точка | 70.45 |
| - тире | 47.12 |
| ! восклицательный знак | 9.92 |
| ? вопросительный знак | 11.16 |
| ... многоточие | 6.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 18.15 |
| () скобки | 0.95 |
| : двоеточие | 8.89 |
| ; точка с запятой | 1.97 |
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».
