Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 342668 |
| Слов в произведении (СВП): | 49961 |
| Приблизительно страниц: | 177 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.99 |
| СДП диалога, знаков: | 39.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8904 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8401 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 503 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1331.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3212.66 | —> 1518-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10423 (20.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39538 (79.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13615 (34.44%) |
| Прилагательное | 4474 (11.32%) |
| Глагол | 9104 (23.03%) |
| Местоимение-существительное | 3902 (9.87%) |
| Местоименное прилагательное | 1859 (4.70%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 472 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 96 (0.24%) |
| Наречие | 2236 (5.66%) |
| Предикатив | 357 (0.90%) |
| Предлог | 4992 (12.63%) |
| Союз | 3646 (9.22%) |
| Междометие | 748 (1.89%) |
| Вводное слово | 176 (0.45%) |
| Частица | 2355 (5.96%) |
| Причастие | 634 (1.60%) |
| Деепричастие | 94 (0.24%) |
| Служебных слов: | 17774 (44.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.38 |
| . точка | 93.59 |
| - тире | 26.10 |
| ! восклицательный знак | 13.77 |
| ? вопросительный знак | 18.19 |
| ... многоточие | 5.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 14.71 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 7.31 |
| ; точка с запятой | 0.40 |
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».
