Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 355992 |
| Слов в произведении (СВП): | 53429 |
| Приблизительно страниц: | 177 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.43 |
| СДП диалога, знаков: | 38.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6351 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6082 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 269 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1024.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2322.24 | —> 11559-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14668 (27.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 38761 (72.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10089 (26.03%) |
| Прилагательное | 4062 (10.48%) |
| Глагол | 10216 (26.36%) |
| Местоимение-существительное | 5822 (15.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2788 (7.19%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 436 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 70 (0.18%) |
| Наречие | 2499 (6.45%) |
| Предикатив | 759 (1.96%) |
| Предлог | 4684 (12.08%) |
| Союз | 4791 (12.36%) |
| Междометие | 874 (2.25%) |
| Вводное слово | 278 (0.72%) |
| Частица | 4299 (11.09%) |
| Причастие | 856 (2.21%) |
| Деепричастие | 124 (0.32%) |
| Служебных слов: | 23675 (61.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.83 |
| . точка | 102.34 |
| - тире | 28.02 |
| ! восклицательный знак | 2.60 |
| ? вопросительный знак | 29.52 |
| ... многоточие | 13.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 2.26 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 2.47 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
