Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 313588 |
| Слов в произведении (СВП): | 47062 |
| Приблизительно страниц: | 158 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.61 |
| СДП диалога, знаков: | 41.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6433 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6177 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 256 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1154.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2601.34 | —> 9327-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12289 (26.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 34773 (73.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9990 (28.73%) |
| Прилагательное | 4116 (11.84%) |
| Глагол | 8754 (25.17%) |
| Местоимение-существительное | 4281 (12.31%) |
| Местоименное прилагательное | 1867 (5.37%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 442 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 67 (0.19%) |
| Наречие | 2451 (7.05%) |
| Предикатив | 364 (1.05%) |
| Предлог | 4271 (12.28%) |
| Союз | 4504 (12.95%) |
| Междометие | 784 (2.25%) |
| Вводное слово | 166 (0.48%) |
| Частица | 3498 (10.06%) |
| Причастие | 575 (1.65%) |
| Деепричастие | 115 (0.33%) |
| Служебных слов: | 19498 (56.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.79 |
| . точка | 82.91 |
| - тире | 23.27 |
| ! восклицательный знак | 15.77 |
| ? вопросительный знак | 12.98 |
| ... многоточие | 13.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.66 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.70 |
| " кавычка | 3.38 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 3.04 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
