Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 358639 |
| Слов в произведении (СВП): | 52376 |
| Приблизительно страниц: | 178 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.38 |
| СДП диалога, знаков: | 45.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9268 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8358 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 910 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3181.05 | —> 1736-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12254 (23.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40122 (76.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12351 (30.78%) |
| Прилагательное | 4138 (10.31%) |
| Глагол | 9988 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 3761 (9.37%) |
| Местоименное прилагательное | 2126 (5.30%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.07%) |
| Числительное (количественное) | 378 (0.94%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.29%) |
| Наречие | 2357 (5.87%) |
| Предикатив | 488 (1.22%) |
| Предлог | 4828 (12.03%) |
| Союз | 4721 (11.77%) |
| Междометие | 761 (1.90%) |
| Вводное слово | 133 (0.33%) |
| Частица | 3828 (9.54%) |
| Причастие | 468 (1.17%) |
| Деепричастие | 102 (0.25%) |
| Служебных слов: | 20288 (50.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.88 |
| . точка | 66.81 |
| - тире | 50.81 |
| ! восклицательный знак | 21.86 |
| ? вопросительный знак | 12.73 |
| ... многоточие | 19.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 4.81 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 4.93 |
| ; точка с запятой | 0.32 |
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».
