Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 337948 |
| Слов в произведении (СВП): | 48104 |
| Приблизительно страниц: | 175 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.72 |
| СДП диалога, знаков: | 45.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8151 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7412 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 739 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1345.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3139.49 | —> 2069-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9450 (19.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 38654 (80.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13856 (35.85%) |
| Прилагательное | 3908 (10.11%) |
| Глагол | 8199 (21.21%) |
| Местоимение-существительное | 2966 (7.67%) |
| Местоименное прилагательное | 1588 (4.11%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 677 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.39%) |
| Наречие | 1712 (4.43%) |
| Предикатив | 371 (0.96%) |
| Предлог | 5208 (13.47%) |
| Союз | 3219 (8.33%) |
| Междометие | 698 (1.81%) |
| Вводное слово | 139 (0.36%) |
| Частица | 2424 (6.27%) |
| Причастие | 871 (2.25%) |
| Деепричастие | 182 (0.47%) |
| Служебных слов: | 16435 (42.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.70 |
| . точка | 79.29 |
| - тире | 25.28 |
| ! восклицательный знак | 4.22 |
| ? вопросительный знак | 15.09 |
| ... многоточие | 6.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 18.00 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 5.24 |
| ; точка с запятой | 0.87 |
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».
