Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 283616 |
| Слов в произведении (СВП): | 41490 |
| Приблизительно страниц: | 143 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.24 |
| СДП диалога, знаков: | 50 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7256 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6911 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 345 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1297.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3004.82 | —> 3519-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9825 (23.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 31665 (76.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10282 (32.47%) |
| Прилагательное | 4058 (12.82%) |
| Глагол | 7414 (23.41%) |
| Местоимение-существительное | 3589 (11.33%) |
| Местоименное прилагательное | 1747 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 405 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.34%) |
| Наречие | 1873 (5.92%) |
| Предикатив | 274 (0.87%) |
| Предлог | 3856 (12.18%) |
| Союз | 3225 (10.18%) |
| Междометие | 678 (2.14%) |
| Вводное слово | 145 (0.46%) |
| Частица | 2569 (8.11%) |
| Причастие | 552 (1.74%) |
| Деепричастие | 115 (0.36%) |
| Служебных слов: | 15930 (50.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.06 |
| . точка | 66.59 |
| - тире | 18.29 |
| ! восклицательный знак | 9.45 |
| ? вопросительный знак | 10.41 |
| ... многоточие | 9.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.86 |
| " кавычка | 3.47 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 1.78 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
