Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 391634 |
| Слов в произведении (СВП): | 57703 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.71 |
| СДП диалога, знаков: | 44.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9352 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8780 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 572 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1248.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3013.14 | —> 3418-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14133 (24.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43570 (75.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12609 (28.94%) |
| Прилагательное | 5111 (11.73%) |
| Глагол | 10509 (24.12%) |
| Местоимение-существительное | 5185 (11.90%) |
| Местоименное прилагательное | 2216 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 683 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 175 (0.40%) |
| Наречие | 3055 (7.01%) |
| Предикатив | 621 (1.43%) |
| Предлог | 5283 (12.13%) |
| Союз | 4870 (11.18%) |
| Междометие | 841 (1.93%) |
| Вводное слово | 237 (0.54%) |
| Частица | 4218 (9.68%) |
| Причастие | 837 (1.92%) |
| Деепричастие | 138 (0.32%) |
| Служебных слов: | 22998 (52.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.60 |
| . точка | 83.20 |
| - тире | 31.80 |
| ! восклицательный знак | 5.10 |
| ? вопросительный знак | 15.06 |
| ... многоточие | 12.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.61 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.42 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 6.08 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 5.68 |
| ; точка с запятой | 0.43 |
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».
