Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 291293 |
| Слов в произведении (СВП): | 45493 |
| Приблизительно страниц: | 152 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.06 |
| СДП диалога, знаков: | 35.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 10.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6067 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5608 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 459 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1055.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2363.84 | —> 11410-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12413 (27.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 33080 (72.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9791 (29.60%) |
| Прилагательное | 3339 (10.09%) |
| Глагол | 8156 (24.66%) |
| Местоимение-существительное | 3644 (11.02%) |
| Местоименное прилагательное | 2359 (7.13%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 471 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 85 (0.26%) |
| Наречие | 2729 (8.25%) |
| Предикатив | 382 (1.15%) |
| Предлог | 3995 (12.08%) |
| Союз | 4388 (13.26%) |
| Междометие | 932 (2.82%) |
| Вводное слово | 265 (0.80%) |
| Частица | 3332 (10.07%) |
| Причастие | 353 (1.07%) |
| Деепричастие | 122 (0.37%) |
| Служебных слов: | 19046 (57.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.19 |
| . точка | 68.32 |
| - тире | 24.25 |
| ! восклицательный знак | 25.19 |
| ? вопросительный знак | 8.44 |
| ... многоточие | 14.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.76 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.03 |
| " кавычка | 13.45 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 9.67 |
| ; точка с запятой | 0.26 |
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».
