Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 326961 |
| Слов в произведении (СВП): | 48027 |
| Приблизительно страниц: | 163 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.36 |
| СДП диалога, знаков: | 41.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6736 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6401 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 335 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1144.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2585.48 | —> 9521-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12228 (25.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 35799 (74.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9532 (26.63%) |
| Прилагательное | 3720 (10.39%) |
| Глагол | 9059 (25.31%) |
| Местоимение-существительное | 3868 (10.80%) |
| Местоименное прилагательное | 2698 (7.54%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 437 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 84 (0.23%) |
| Наречие | 2724 (7.61%) |
| Предикатив | 487 (1.36%) |
| Предлог | 4329 (12.09%) |
| Союз | 4633 (12.94%) |
| Междометие | 803 (2.24%) |
| Вводное слово | 142 (0.40%) |
| Частица | 3559 (9.94%) |
| Причастие | 514 (1.44%) |
| Деепричастие | 131 (0.37%) |
| Служебных слов: | 20174 (56.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.01 |
| . точка | 83.14 |
| - тире | 44.06 |
| ! восклицательный знак | 12.14 |
| ? вопросительный знак | 13.20 |
| ... многоточие | 20.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.60 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 11.66 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 3.75 |
| ; 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».
