Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 339855 |
| Слов в произведении (СВП): | 50353 |
| Приблизительно страниц: | 173 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.85 |
| СДП диалога, знаков: | 73.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7431 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6919 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 512 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1219.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2833.83 | —> 5921-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11906 (23.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 38447 (76.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10741 (27.94%) |
| Прилагательное | 3850 (10.01%) |
| Глагол | 8816 (22.93%) |
| Местоимение-существительное | 3718 (9.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2495 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 412 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 94 (0.24%) |
| Наречие | 2232 (5.81%) |
| Предикатив | 386 (1.00%) |
| Предлог | 4411 (11.47%) |
| Союз | 4833 (12.57%) |
| Междометие | 902 (2.35%) |
| Вводное слово | 87 (0.23%) |
| Частица | 3405 (8.86%) |
| Причастие | 897 (2.33%) |
| Деепричастие | 156 (0.41%) |
| Служебных слов: | 20010 (52.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.32 |
| . точка | 53.34 |
| - тире | 26.14 |
| ! восклицательный знак | 5.10 |
| ? вопросительный знак | 9.12 |
| ... многоточие | 6.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.07 |
| " кавычка | 4.65 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 4.51 |
| ; точка с запятой | 2.78 |
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».
