Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 382257 |
| Слов в произведении (СВП): | 57274 |
| Приблизительно страниц: | 191 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.48 |
| СДП диалога, знаков: | 35.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7312 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6841 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 471 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1113.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2539.82 | —> 10065-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13337 (23.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43937 (76.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14423 (32.83%) |
| Прилагательное | 3526 (8.03%) |
| Глагол | 11371 (25.88%) |
| Местоимение-существительное | 4717 (10.74%) |
| Местоименное прилагательное | 2336 (5.32%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 596 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.34%) |
| Наречие | 2497 (5.68%) |
| Предикатив | 519 (1.18%) |
| Предлог | 5524 (12.57%) |
| Союз | 4778 (10.87%) |
| Междометие | 999 (2.27%) |
| Вводное слово | 150 (0.34%) |
| Частица | 3549 (8.08%) |
| Причастие | 675 (1.54%) |
| Деепричастие | 225 (0.51%) |
| Служебных слов: | 22283 (50.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.90 |
| . точка | 111.19 |
| - тире | 29.26 |
| ! восклицательный знак | 7.51 |
| ? вопросительный знак | 14.02 |
| ... многоточие | 6.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.26 |
| " кавычка | 14.88 |
| () скобки | 1.54 |
| : двоеточие | 3.96 |
| ; 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».
