Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 377336 |
| Слов в произведении (СВП): | 51710 |
| Приблизительно страниц: | 198 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.79 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.67 |
| СДП диалога, знаков: | 54.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9893 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9043 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 850 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1469.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3514.79 | —> 292-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11147 (21.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40563 (78.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15310 (37.74%) |
| Прилагательное | 6226 (15.35%) |
| Глагол | 7653 (18.87%) |
| Местоимение-существительное | 2036 (5.02%) |
| Местоименное прилагательное | 1677 (4.13%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 452 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.42%) |
| Наречие | 2205 (5.44%) |
| Предикатив | 431 (1.06%) |
| Предлог | 5792 (14.28%) |
| Союз | 3617 (8.92%) |
| Междометие | 703 (1.73%) |
| Вводное слово | 164 (0.40%) |
| Частица | 2768 (6.82%) |
| Причастие | 749 (1.85%) |
| Деепричастие | 131 (0.32%) |
| Служебных слов: | 16897 (41.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.16 |
| . точка | 80.53 |
| - тире | 17.35 |
| ! восклицательный знак | 6.34 |
| ? вопросительный знак | 8.41 |
| ... многоточие | 6.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 18.22 |
| () скобки | 1.84 |
| : двоеточие | 0.73 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
