Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 308564 |
| Слов в произведении (СВП): | 44832 |
| Приблизительно страниц: | 163 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.18 |
| СДП диалога, знаков: | 50.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7115 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6758 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 357 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1254.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2889.29 | —> 5120-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10433 (23.27% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 34399 (76.73% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10797 (31.39%) |
| Прилагательное | 4635 (13.47%) |
| Глагол | 7546 (21.94%) |
| Местоимение-существительное | 3462 (10.06%) |
| Местоименное прилагательное | 2199 (6.39%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 495 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 78 (0.23%) |
| Наречие | 2331 (6.78%) |
| Предикатив | 333 (0.97%) |
| Предлог | 4273 (12.42%) |
| Союз | 3353 (9.75%) |
| Междометие | 677 (1.97%) |
| Вводное слово | 182 (0.53%) |
| Частица | 2312 (6.72%) |
| Причастие | 896 (2.60%) |
| Деепричастие | 121 (0.35%) |
| Служебных слов: | 16591 (48.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.88 |
| . точка | 65.20 |
| - тире | 16.28 |
| ! восклицательный знак | 6.51 |
| ? вопросительный знак | 9.48 |
| ... многоточие | 5.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.42 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 11.11 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 7.78 |
| ; точка с запятой | 0.47 |
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».
