Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 370192 |
| Слов в произведении (СВП): | 53784 |
| Приблизительно страниц: | 189 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 93.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 124.71 |
| СДП диалога, знаков: | 58.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8624 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7925 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 699 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3081.72 | —> 2659-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12046 (22.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41738 (77.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13593 (32.57%) |
| Прилагательное | 4972 (11.91%) |
| Глагол | 9370 (22.45%) |
| Местоимение-существительное | 3093 (7.41%) |
| Местоименное прилагательное | 2106 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 421 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.24%) |
| Наречие | 2576 (6.17%) |
| Предикатив | 323 (0.77%) |
| Предлог | 5267 (12.62%) |
| Союз | 4533 (10.86%) |
| Междометие | 758 (1.82%) |
| Вводное слово | 129 (0.31%) |
| Частица | 3163 (7.58%) |
| Причастие | 1227 (2.94%) |
| Деепричастие | 184 (0.44%) |
| Служебных слов: | 19237 (46.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.12 |
| . точка | 45.66 |
| - тире | 30.85 |
| ! восклицательный знак | 11.17 |
| ? вопросительный знак | 6.40 |
| ... многоточие | 10.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.94 |
| " кавычка | 4.82 |
| () скобки | 0.63 |
| : двоеточие | 4.07 |
| ; точка с запятой | 4.00 |
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».
