Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 360915 |
| Слов в произведении (СВП): | 53702 |
| Приблизительно страниц: | 188 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 108.79 |
| СДП диалога, знаков: | 53.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7809 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7066 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 743 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1285.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2959.81 | —> 4114-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10108 (18.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43594 (81.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14940 (34.27%) |
| Прилагательное | 5781 (13.26%) |
| Глагол | 8613 (19.76%) |
| Местоимение-существительное | 2728 (6.26%) |
| Местоименное прилагательное | 2108 (4.84%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 522 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 80 (0.18%) |
| Наречие | 1772 (4.06%) |
| Предикатив | 200 (0.46%) |
| Предлог | 5237 (12.01%) |
| Союз | 4481 (10.28%) |
| Междометие | 839 (1.92%) |
| Вводное слово | 68 (0.16%) |
| Частица | 2728 (6.26%) |
| Причастие | 1055 (2.42%) |
| Деепричастие | 95 (0.22%) |
| Служебных слов: | 18288 (41.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.00 |
| . точка | 48.84 |
| - тире | 22.92 |
| ! восклицательный знак | 13.22 |
| ? вопросительный знак | 6.95 |
| ... многоточие | 8.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 2.36 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 4.17 |
| ; точка с запятой | 7.36 |
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».
