Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 351105 |
| Слов в произведении (СВП): | 52439 |
| Приблизительно страниц: | 182 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 108.81 |
| СДП диалога, знаков: | 50.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8691 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8187 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 504 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1269.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3062.38 | —> 2839-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11947 (22.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40492 (77.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13459 (33.24%) |
| Прилагательное | 4808 (11.87%) |
| Глагол | 9282 (22.92%) |
| Местоимение-существительное | 3621 (8.94%) |
| Местоименное прилагательное | 2433 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 569 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 71 (0.18%) |
| Наречие | 2283 (5.64%) |
| Предикатив | 350 (0.86%) |
| Предлог | 4747 (11.72%) |
| Союз | 4479 (11.06%) |
| Междометие | 801 (1.98%) |
| Вводное слово | 78 (0.19%) |
| Частица | 3130 (7.73%) |
| Причастие | 942 (2.33%) |
| Деепричастие | 148 (0.37%) |
| Служебных слов: | 19445 (48.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.41 |
| . точка | 44.26 |
| - тире | 28.85 |
| ! восклицательный знак | 29.71 |
| ? вопросительный знак | 7.65 |
| ... многоточие | 8.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.86 |
| " кавычка | 9.36 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 4.96 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
