Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 374360 |
| Слов в произведении (СВП): | 55263 |
| Приблизительно страниц: | 193 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.37 |
| СДП диалога, знаков: | 43.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8718 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8332 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 386 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1279.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3054.98 | —> 2921-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12166 (22.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43097 (77.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13901 (32.26%) |
| Прилагательное | 4257 (9.88%) |
| Глагол | 10478 (24.31%) |
| Местоимение-существительное | 3401 (7.89%) |
| Местоименное прилагательное | 2397 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 829 (1.92%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.29%) |
| Наречие | 2400 (5.57%) |
| Предикатив | 472 (1.10%) |
| Предлог | 5439 (12.62%) |
| Союз | 4860 (11.28%) |
| Междометие | 819 (1.90%) |
| Вводное слово | 170 (0.39%) |
| Частица | 3617 (8.39%) |
| Причастие | 672 (1.56%) |
| Деепричастие | 143 (0.33%) |
| Служебных слов: | 20856 (48.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 153.57 |
| . точка | 59.12 |
| - тире | 32.86 |
| ! восклицательный знак | 9.16 |
| ? вопросительный знак | 7.26 |
| ... многоточие | 8.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 10.89 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 7.65 |
| ; точка с запятой | 2.91 |
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».
