Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 393804 |
| Слов в произведении (СВП): | 56189 |
| Приблизительно страниц: | 203 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.89 |
| СДП диалога, знаков: | 33.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11084 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9823 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1261 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1470.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3618.72 | —> 155-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10946 (19.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45243 (80.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15910 (35.17%) |
| Прилагательное | 4937 (10.91%) |
| Глагол | 10474 (23.15%) |
| Местоимение-существительное | 2746 (6.07%) |
| Местоименное прилагательное | 1730 (3.82%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 595 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.23%) |
| Наречие | 2204 (4.87%) |
| Предикатив | 298 (0.66%) |
| Предлог | 5537 (12.24%) |
| Союз | 4249 (9.39%) |
| Междометие | 716 (1.58%) |
| Вводное слово | 84 (0.19%) |
| Частица | 2781 (6.15%) |
| Причастие | 1016 (2.25%) |
| Деепричастие | 226 (0.50%) |
| Служебных слов: | 18079 (39.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.06 |
| . точка | 83.34 |
| - тире | 39.58 |
| ! восклицательный знак | 23.79 |
| ? вопросительный знак | 9.82 |
| ... многоточие | 10.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 19.01 |
| () скобки | 0.85 |
| : двоеточие | 3.40 |
| ; 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».
