Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 379569 |
| Слов в произведении (СВП): | 57209 |
| Приблизительно страниц: | 194 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.22 |
| СДП диалога, знаков: | 39.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10682 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9621 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1061 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1357.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3362.46 | —> 745-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13499 (23.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43710 (76.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14346 (32.82%) |
| Прилагательное | 4633 (10.60%) |
| Глагол | 10835 (24.79%) |
| Местоимение-существительное | 4395 (10.05%) |
| Местоименное прилагательное | 2109 (4.82%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 694 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.31%) |
| Наречие | 2313 (5.29%) |
| Предикатив | 413 (0.94%) |
| Предлог | 5156 (11.80%) |
| Союз | 5106 (11.68%) |
| Междометие | 811 (1.86%) |
| Вводное слово | 134 (0.31%) |
| Частица | 3590 (8.21%) |
| Причастие | 676 (1.55%) |
| Деепричастие | 119 (0.27%) |
| Служебных слов: | 21428 (49.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.10 |
| . точка | 80.16 |
| - тире | 38.32 |
| ! восклицательный знак | 20.10 |
| ? вопросительный знак | 12.59 |
| ... многоточие | 10.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 17.85 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 3.25 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
