Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 361469 |
| Слов в произведении (СВП): | 51563 |
| Приблизительно страниц: | 177 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.49 |
| СДП диалога, знаков: | 40.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7295 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6758 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 537 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1147.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2713.88 | —> 7806-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12024 (23.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39539 (76.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11093 (28.06%) |
| Прилагательное | 3794 (9.60%) |
| Глагол | 9871 (24.97%) |
| Местоимение-существительное | 5072 (12.83%) |
| Местоименное прилагательное | 2392 (6.05%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 413 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.34%) |
| Наречие | 2226 (5.63%) |
| Предикатив | 329 (0.83%) |
| Предлог | 4634 (11.72%) |
| Союз | 3924 (9.92%) |
| Междометие | 809 (2.05%) |
| Вводное слово | 156 (0.39%) |
| Частица | 3274 (8.28%) |
| Причастие | 685 (1.73%) |
| Деепричастие | 141 (0.36%) |
| Служебных слов: | 20415 (51.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.45 |
| . точка | 100.52 |
| - тире | 44.92 |
| ! восклицательный знак | 22.13 |
| ? вопросительный знак | 17.80 |
| ... многоточие | 3.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 7.27 |
| () скобки | 0.81 |
| : двоеточие | 2.56 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
