Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 347358 |
| Слов в произведении (СВП): | 49110 |
| Приблизительно страниц: | 168 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.61 |
| СДП диалога, знаков: | 44.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8359 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7898 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 461 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1243.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3019.27 | —> 3363-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11118 (22.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37992 (77.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12748 (33.55%) |
| Прилагательное | 3969 (10.45%) |
| Глагол | 9116 (23.99%) |
| Местоимение-существительное | 3943 (10.38%) |
| Местоименное прилагательное | 2014 (5.30%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 477 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 67 (0.18%) |
| Наречие | 1903 (5.01%) |
| Предикатив | 320 (0.84%) |
| Предлог | 4449 (11.71%) |
| Союз | 4172 (10.98%) |
| Междометие | 805 (2.12%) |
| Вводное слово | 138 (0.36%) |
| Частица | 3086 (8.12%) |
| Причастие | 441 (1.16%) |
| Деепричастие | 205 (0.54%) |
| Служебных слов: | 18820 (49.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.08 |
| . точка | 76.58 |
| - тире | 51.35 |
| ! восклицательный знак | 15.52 |
| ? вопросительный знак | 11.20 |
| ... многоточие | 8.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.37 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 12.89 |
| () скобки | 1.65 |
| : двоеточие | 9.02 |
| ; точка с запятой | 3.97 |
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».
