Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 276084 |
| Слов в произведении (СВП): | 37881 |
| Приблизительно страниц: | 142 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.51 |
| СДП диалога, знаков: | 49.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6249 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5879 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 370 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1298.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2941.86 | —> 4373-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7603 (20.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 30278 (79.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10956 (36.18%) |
| Прилагательное | 3788 (12.51%) |
| Глагол | 6427 (21.23%) |
| Местоимение-существительное | 2174 (7.18%) |
| Местоименное прилагательное | 1285 (4.24%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 517 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 95 (0.31%) |
| Наречие | 1499 (4.95%) |
| Предикатив | 189 (0.62%) |
| Предлог | 3802 (12.56%) |
| Союз | 2747 (9.07%) |
| Междометие | 460 (1.52%) |
| Вводное слово | 75 (0.25%) |
| Частица | 1865 (6.16%) |
| Причастие | 745 (2.46%) |
| Деепричастие | 93 (0.31%) |
| Служебных слов: | 12504 (41.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.92 |
| . точка | 69.40 |
| - тире | 27.98 |
| ! восклицательный знак | 4.65 |
| ? вопросительный знак | 8.05 |
| ... многоточие | 12.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.90 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.45 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 14.49 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 4.94 |
| ; точка с запятой | 0.74 |
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».
