Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 340386 |
| Слов в произведении (СВП): | 53900 |
| Приблизительно страниц: | 175 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.31 |
| СДП диалога, знаков: | 47.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5586 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5347 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 239 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 930.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2064.62 | —> 11946-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14099 (26.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39801 (73.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10718 (26.93%) |
| Прилагательное | 3702 (9.30%) |
| Глагол | 10868 (27.31%) |
| Местоимение-существительное | 6193 (15.56%) |
| Местоименное прилагательное | 3367 (8.46%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 537 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 146 (0.37%) |
| Наречие | 2912 (7.32%) |
| Предикатив | 314 (0.79%) |
| Предлог | 5045 (12.68%) |
| Союз | 4667 (11.73%) |
| Междометие | 854 (2.15%) |
| Вводное слово | 112 (0.28%) |
| Частица | 3293 (8.27%) |
| Причастие | 491 (1.23%) |
| Деепричастие | 132 (0.33%) |
| Служебных слов: | 23671 (59.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.76 |
| . точка | 56.25 |
| - тире | 14.16 |
| ! восклицательный знак | 9.83 |
| ? вопросительный знак | 7.35 |
| ... многоточие | 3.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.45 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 2.30 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 3.91 |
| ; точка с запятой | 8.96 |
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».
