Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 315404 |
| Слов в произведении (СВП): | 48642 |
| Приблизительно страниц: | 166 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.37 |
| СДП диалога, знаков: | 39.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 12.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7041 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6709 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 332 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1127.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2623.51 | —> 9079-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12886 (26.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 35756 (73.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10492 (29.34%) |
| Прилагательное | 4085 (11.42%) |
| Глагол | 9055 (25.32%) |
| Местоимение-существительное | 4124 (11.53%) |
| Местоименное прилагательное | 2109 (5.90%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 371 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 64 (0.18%) |
| Наречие | 2895 (8.10%) |
| Предикатив | 387 (1.08%) |
| Предлог | 4589 (12.83%) |
| Союз | 4198 (11.74%) |
| Междометие | 847 (2.37%) |
| Вводное слово | 217 (0.61%) |
| Частица | 3967 (11.09%) |
| Причастие | 524 (1.47%) |
| Деепричастие | 161 (0.45%) |
| Служебных слов: | 20219 (56.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.58 |
| . точка | 87.23 |
| - тире | 9.35 |
| ! восклицательный знак | 8.45 |
| ? вопросительный знак | 9.95 |
| ... многоточие | 3.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 5.76 |
| () скобки | 2.10 |
| : двоеточие | 3.62 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
