Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 353689 |
| Слов в произведении (СВП): | 52367 |
| Приблизительно страниц: | 184 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.93 |
| СДП диалога, знаков: | 41.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7118 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6882 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 236 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1184.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2707.18 | —> 7921-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10989 (20.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41378 (79.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13886 (33.56%) |
| Прилагательное | 4674 (11.30%) |
| Глагол | 10639 (25.71%) |
| Местоимение-существительное | 3815 (9.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2039 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 505 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 76 (0.18%) |
| Наречие | 2382 (5.76%) |
| Предикатив | 498 (1.20%) |
| Предлог | 5132 (12.40%) |
| Союз | 3538 (8.55%) |
| Междометие | 694 (1.68%) |
| Вводное слово | 93 (0.22%) |
| Частица | 2934 (7.09%) |
| Причастие | 735 (1.78%) |
| Деепричастие | 139 (0.34%) |
| Служебных слов: | 18396 (44.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.00 |
| . точка | 97.50 |
| - тире | 21.77 |
| ! восклицательный знак | 5.27 |
| ? вопросительный знак | 6.95 |
| ... многоточие | 8.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.73 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 3.17 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.71 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
