Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 315314 |
| Слов в произведении (СВП): | 46745 |
| Приблизительно страниц: | 164 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.67 |
| СДП диалога, знаков: | 52.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8175 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7875 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 300 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1288.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3082.07 | —> 2656-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10700 (22.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 36045 (77.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10892 (30.22%) |
| Прилагательное | 4528 (12.56%) |
| Глагол | 7955 (22.07%) |
| Местоимение-существительное | 4193 (11.63%) |
| Местоименное прилагательное | 2419 (6.71%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 364 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 54 (0.15%) |
| Наречие | 2093 (5.81%) |
| Предикатив | 344 (0.95%) |
| Предлог | 4350 (12.07%) |
| Союз | 3787 (10.51%) |
| Междометие | 618 (1.71%) |
| Вводное слово | 139 (0.39%) |
| Частица | 2836 (7.87%) |
| Причастие | 976 (2.71%) |
| Деепричастие | 118 (0.33%) |
| Служебных слов: | 18464 (51.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.12 |
| . точка | 73.40 |
| - тире | 19.66 |
| ! восклицательный знак | 4.49 |
| ? вопросительный знак | 8.45 |
| ... многоточие | 3.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 4.13 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 3.44 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
