Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 350034 |
| Слов в произведении (СВП): | 50192 |
| Приблизительно страниц: | 182 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.31 |
| СДП диалога, знаков: | 45.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7721 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7089 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 632 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2970.35 | —> 3965-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9777 (19.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40415 (80.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12650 (31.30%) |
| Прилагательное | 5410 (13.39%) |
| Глагол | 8375 (20.72%) |
| Местоимение-существительное | 2963 (7.33%) |
| Местоименное прилагательное | 2288 (5.66%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 636 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 92 (0.23%) |
| Наречие | 2096 (5.19%) |
| Предикатив | 334 (0.83%) |
| Предлог | 4825 (11.94%) |
| Союз | 3449 (8.53%) |
| Междометие | 630 (1.56%) |
| Вводное слово | 106 (0.26%) |
| Частица | 2585 (6.40%) |
| Причастие | 988 (2.44%) |
| Деепричастие | 102 (0.25%) |
| Служебных слов: | 16952 (41.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.35 |
| . точка | 57.52 |
| - тире | 38.17 |
| ! восклицательный знак | 14.31 |
| ? вопросительный знак | 9.16 |
| ... многоточие | 9.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 4.40 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 2.69 |
| ; точка с запятой | 5.58 |
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».
