Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 357536 |
| Слов в произведении (СВП): | 53425 |
| Приблизительно страниц: | 180 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.69 |
| СДП диалога, знаков: | 41.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7394 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6861 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 533 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2712.25 | —> 7840-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14118 (26.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39307 (73.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11015 (28.02%) |
| Прилагательное | 4408 (11.21%) |
| Глагол | 9586 (24.39%) |
| Местоимение-существительное | 4688 (11.93%) |
| Местоименное прилагательное | 2180 (5.55%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 458 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 144 (0.37%) |
| Наречие | 2759 (7.02%) |
| Предикатив | 434 (1.10%) |
| Предлог | 4777 (12.15%) |
| Союз | 5273 (13.41%) |
| Междометие | 1019 (2.59%) |
| Вводное слово | 227 (0.58%) |
| Частица | 4294 (10.92%) |
| Причастие | 479 (1.22%) |
| Деепричастие | 167 (0.42%) |
| Служебных слов: | 22633 (57.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.61 |
| . точка | 74.18 |
| - тире | 33.73 |
| ! восклицательный знак | 24.50 |
| ? вопросительный знак | 11.55 |
| ... многоточие | 19.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.78 |
| " кавычка | 3.97 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 5.48 |
| ; 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».
