Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 379202 |
| Слов в произведении (СВП): | 53297 |
| Приблизительно страниц: | 191 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.2 |
| СДП диалога, знаков: | 39.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8289 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7732 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 557 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1323.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3061.48 | —> 2850-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10694 (20.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42603 (79.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13865 (32.54%) |
| Прилагательное | 4363 (10.24%) |
| Глагол | 10369 (24.34%) |
| Местоимение-существительное | 3791 (8.90%) |
| Местоименное прилагательное | 1924 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 497 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 73 (0.17%) |
| Наречие | 2279 (5.35%) |
| Предикатив | 396 (0.93%) |
| Предлог | 5493 (12.89%) |
| Союз | 4027 (9.45%) |
| Междометие | 587 (1.38%) |
| Вводное слово | 129 (0.30%) |
| Частица | 2479 (5.82%) |
| Причастие | 797 (1.87%) |
| Деепричастие | 143 (0.34%) |
| Служебных слов: | 18575 (43.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.31 |
| . точка | 97.55 |
| - тире | 43.17 |
| ! восклицательный знак | 7.22 |
| ? вопросительный знак | 16.62 |
| ... многоточие | 7.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 2.87 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 1.63 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
