Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 379181 |
| Слов в произведении (СВП): | 54734 |
| Приблизительно страниц: | 192 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.57 |
| СДП диалога, знаков: | 35.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10557 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9389 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1168 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1412.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3442.42 | —> 458-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11925 (21.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42809 (78.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13593 (31.75%) |
| Прилагательное | 4465 (10.43%) |
| Глагол | 10484 (24.49%) |
| Местоимение-существительное | 3334 (7.79%) |
| Местоименное прилагательное | 1865 (4.36%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 570 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 122 (0.28%) |
| Наречие | 2132 (4.98%) |
| Предикатив | 350 (0.82%) |
| Предлог | 5150 (12.03%) |
| Союз | 4467 (10.43%) |
| Междометие | 703 (1.64%) |
| Вводное слово | 113 (0.26%) |
| Частица | 3111 (7.27%) |
| Причастие | 795 (1.86%) |
| Деепричастие | 407 (0.95%) |
| Служебных слов: | 19157 (44.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.34 |
| . точка | 84.57 |
| - тире | 42.88 |
| ! восклицательный знак | 19.90 |
| ? вопросительный знак | 14.03 |
| ... многоточие | 9.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.73 |
| " кавычка | 11.99 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 3.98 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
