Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 373658 |
| Слов в произведении (СВП): | 55156 |
| Приблизительно страниц: | 188 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 48.72 |
| СДП диалога, знаков: | 32.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7927 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7373 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 554 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1176.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2731.34 | —> 7546-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12845 (23.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42311 (76.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12939 (30.58%) |
| Прилагательное | 4103 (9.70%) |
| Глагол | 10994 (25.98%) |
| Местоимение-существительное | 4573 (10.81%) |
| Местоименное прилагательное | 1950 (4.61%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 555 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.37%) |
| Наречие | 2882 (6.81%) |
| Предикатив | 533 (1.26%) |
| Предлог | 5529 (13.07%) |
| Союз | 4254 (10.05%) |
| Междометие | 815 (1.93%) |
| Вводное слово | 208 (0.49%) |
| Частица | 3592 (8.49%) |
| Причастие | 676 (1.60%) |
| Деепричастие | 162 (0.38%) |
| Служебных слов: | 21103 (49.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.02 |
| . точка | 132.77 |
| - тире | 23.88 |
| ! восклицательный знак | 3.88 |
| ? вопросительный знак | 13.67 |
| ... многоточие | 3.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 5.60 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.55 |
| ; 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».
