Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 333496 |
| Слов в произведении (СВП): | 47186 |
| Приблизительно страниц: | 168 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.63 |
| СДП диалога, знаков: | 44.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8519 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7897 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 622 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1360.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3230.61 | —> 1404-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10413 (22.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 36773 (77.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12081 (32.85%) |
| Прилагательное | 4588 (12.48%) |
| Глагол | 8031 (21.84%) |
| Местоимение-существительное | 3519 (9.57%) |
| Местоименное прилагательное | 1691 (4.60%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 420 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 106 (0.29%) |
| Наречие | 2276 (6.19%) |
| Предикатив | 369 (1.00%) |
| Предлог | 4545 (12.36%) |
| Союз | 3716 (10.11%) |
| Междометие | 727 (1.98%) |
| Вводное слово | 135 (0.37%) |
| Частица | 2580 (7.02%) |
| Причастие | 809 (2.20%) |
| Деепричастие | 97 (0.26%) |
| Служебных слов: | 17017 (46.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.14 |
| . точка | 76.40 |
| - тире | 35.73 |
| ! восклицательный знак | 16.66 |
| ? вопросительный знак | 13.12 |
| ... многоточие | 10.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.63 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.02 |
| " кавычка | 12.36 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 4.17 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
