Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 392285 |
| Слов в произведении (СВП): | 55349 |
| Приблизительно страниц: | 203 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 110.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 131.24 |
| СДП диалога, знаков: | 80.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9050 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8492 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 558 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1299.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3132.59 | —> 2142-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12212 (22.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43137 (77.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14775 (34.25%) |
| Прилагательное | 5950 (13.79%) |
| Глагол | 8446 (19.58%) |
| Местоимение-существительное | 3835 (8.89%) |
| Местоименное прилагательное | 2505 (5.81%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 473 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 65 (0.15%) |
| Наречие | 2158 (5.00%) |
| Предикатив | 401 (0.93%) |
| Предлог | 4904 (11.37%) |
| Союз | 4699 (10.89%) |
| Междометие | 870 (2.02%) |
| Вводное слово | 131 (0.30%) |
| Частица | 3125 (7.24%) |
| Причастие | 1402 (3.25%) |
| Деепричастие | 159 (0.37%) |
| Служебных слов: | 20233 (46.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.52 |
| . точка | 49.78 |
| - тире | 35.05 |
| ! восклицательный знак | 2.51 |
| ? вопросительный знак | 8.55 |
| ... многоточие | 5.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 11.96 |
| () скобки | 2.31 |
| : двоеточие | 5.93 |
| ; точка с запятой | 1.55 |
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».
