Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 357347 |
| Слов в произведении (СВП): | 53031 |
| Приблизительно страниц: | 189 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 90.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.26 |
| СДП диалога, знаков: | 62.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8811 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8196 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 615 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3092.89 | —> 2526-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11242 (21.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41789 (78.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13194 (31.57%) |
| Прилагательное | 5049 (12.08%) |
| Глагол | 9069 (21.70%) |
| Местоимение-существительное | 2808 (6.72%) |
| Местоименное прилагательное | 2627 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 630 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 83 (0.20%) |
| Наречие | 2319 (5.55%) |
| Предикатив | 263 (0.63%) |
| Предлог | 5188 (12.41%) |
| Союз | 4996 (11.96%) |
| Междометие | 773 (1.85%) |
| Вводное слово | 85 (0.20%) |
| Частица | 2742 (6.56%) |
| Причастие | 938 (2.24%) |
| Деепричастие | 167 (0.40%) |
| Служебных слов: | 19389 (46.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.04 |
| . точка | 57.78 |
| - тире | 20.48 |
| ! восклицательный знак | 6.20 |
| ? вопросительный знак | 4.64 |
| ... многоточие | 2.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 4.81 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 6.85 |
| ; точка с запятой | 3.51 |
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».
