Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 364219 |
| Слов в произведении (СВП): | 54991 |
| Приблизительно страниц: | 191 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.12 |
| СДП диалога, знаков: | 49.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7407 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6566 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 841 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2825.96 | —> 6036-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11567 (21.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43424 (78.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13518 (31.13%) |
| Прилагательное | 3857 (8.88%) |
| Глагол | 10254 (23.61%) |
| Местоимение-существительное | 3278 (7.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2413 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 570 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 218 (0.50%) |
| Наречие | 2357 (5.43%) |
| Предикатив | 257 (0.59%) |
| Предлог | 5710 (13.15%) |
| Союз | 4716 (10.86%) |
| Междометие | 615 (1.42%) |
| Вводное слово | 130 (0.30%) |
| Частица | 3083 (7.10%) |
| Причастие | 1214 (2.80%) |
| Деепричастие | 152 (0.35%) |
| Служебных слов: | 20100 (46.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.78 |
| . точка | 38.62 |
| - тире | 29.26 |
| ! восклицательный знак | 9.93 |
| ? вопросительный знак | 6.40 |
| ... многоточие | 24.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 2.31 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.44 |
| " кавычка | 21.11 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 14.51 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
