Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 363735 |
| Слов в произведении (СВП): | 50670 |
| Приблизительно страниц: | 176 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.37 |
| СДП диалога, знаков: | 37.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7229 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6922 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 307 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2770.49 | —> 6904-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10740 (21.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39930 (78.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12945 (32.42%) |
| Прилагательное | 3872 (9.70%) |
| Глагол | 10454 (26.18%) |
| Местоимение-существительное | 4476 (11.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2124 (5.32%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 445 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 59 (0.15%) |
| Наречие | 2529 (6.33%) |
| Предикатив | 400 (1.00%) |
| Предлог | 4757 (11.91%) |
| Союз | 3394 (8.50%) |
| Междометие | 626 (1.57%) |
| Вводное слово | 146 (0.37%) |
| Частица | 2650 (6.64%) |
| Причастие | 923 (2.31%) |
| Деепричастие | 168 (0.42%) |
| Служебных слов: | 18350 (45.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.62 |
| . точка | 107.78 |
| - тире | 46.58 |
| ! восклицательный знак | 10.97 |
| ? вопросительный знак | 15.49 |
| ... многоточие | 11.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.55 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.61 |
| " кавычка | 9.12 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 3.51 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
