Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 367690 |
| Слов в произведении (СВП): | 52035 |
| Приблизительно страниц: | 180 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.49 |
| СДП диалога, знаков: | 45.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8026 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7285 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 741 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1247.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2905.18 | —> 4898-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12370 (23.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39665 (76.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12059 (30.40%) |
| Прилагательное | 4909 (12.38%) |
| Глагол | 9426 (23.76%) |
| Местоимение-существительное | 4456 (11.23%) |
| Местоименное прилагательное | 1880 (4.74%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 468 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 143 (0.36%) |
| Наречие | 2554 (6.44%) |
| Предикатив | 366 (0.92%) |
| Предлог | 5046 (12.72%) |
| Союз | 4594 (11.58%) |
| Междометие | 858 (2.16%) |
| Вводное слово | 151 (0.38%) |
| Частица | 3255 (8.21%) |
| Причастие | 526 (1.33%) |
| Деепричастие | 174 (0.44%) |
| Служебных слов: | 20419 (51.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.88 |
| . точка | 83.50 |
| - тире | 33.25 |
| ! восклицательный знак | 15.32 |
| ? вопросительный знак | 16.66 |
| ... многоточие | 11.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.46 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.75 |
| " кавычка | 6.98 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.52 |
| ; точка с запятой | 0.61 |
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».
