Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 305169 |
| Слов в произведении (СВП): | 42782 |
| Приблизительно страниц: | 164 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.78 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.67 |
| СДП диалога, знаков: | 46.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7283 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7054 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 229 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1337.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3111.45 | —> 2344-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7664 (17.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 35118 (82.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12219 (34.79%) |
| Прилагательное | 4767 (13.57%) |
| Глагол | 7480 (21.30%) |
| Местоимение-существительное | 2460 (7.00%) |
| Местоименное прилагательное | 1721 (4.90%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 532 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 109 (0.31%) |
| Наречие | 1700 (4.84%) |
| Предикатив | 211 (0.60%) |
| Предлог | 4434 (12.63%) |
| Союз | 2511 (7.15%) |
| Междометие | 440 (1.25%) |
| Вводное слово | 62 (0.18%) |
| Частица | 1867 (5.32%) |
| Причастие | 1207 (3.44%) |
| Деепричастие | 200 (0.57%) |
| Служебных слов: | 13702 (39.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.43 |
| . точка | 66.62 |
| - тире | 17.69 |
| ! восклицательный знак | 6.45 |
| ? вопросительный знак | 2.83 |
| ... многоточие | 15.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.50 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.49 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.08 |
| " кавычка | 7.81 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 1.82 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
