Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 361570 |
| Слов в произведении (СВП): | 51214 |
| Приблизительно страниц: | 184 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.46 |
| СДП диалога, знаков: | 42.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 59.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9326 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8898 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 428 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1358.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3282.86 | —> 1103-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12142 (23.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39072 (76.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12387 (31.70%) |
| Прилагательное | 4322 (11.06%) |
| Глагол | 9494 (24.30%) |
| Местоимение-существительное | 4231 (10.83%) |
| Местоименное прилагательное | 2119 (5.42%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 447 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 85 (0.22%) |
| Наречие | 2225 (5.69%) |
| Предикатив | 510 (1.31%) |
| Предлог | 4714 (12.06%) |
| Союз | 4113 (10.53%) |
| Междометие | 903 (2.31%) |
| Вводное слово | 222 (0.57%) |
| Частица | 3533 (9.04%) |
| Причастие | 729 (1.87%) |
| Деепричастие | 123 (0.31%) |
| Служебных слов: | 19961 (51.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.54 |
| . точка | 100.68 |
| - тире | 28.16 |
| ! восклицательный знак | 13.55 |
| ? вопросительный знак | 16.25 |
| ... многоточие | 11.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.46 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.91 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 3.91 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 2.17 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
