Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 318272 |
| Слов в произведении (СВП): | 46982 |
| Приблизительно страниц: | 166 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.2 |
| СДП диалога, знаков: | 50.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7320 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6983 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 337 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2748.16 | —> 7274-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10131 (21.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 36851 (78.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12481 (33.87%) |
| Прилагательное | 4235 (11.49%) |
| Глагол | 8435 (22.89%) |
| Местоимение-существительное | 4157 (11.28%) |
| Местоименное прилагательное | 2400 (6.51%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 409 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.27%) |
| Наречие | 1929 (5.23%) |
| Предикатив | 305 (0.83%) |
| Предлог | 4288 (11.64%) |
| Союз | 3292 (8.93%) |
| Междометие | 753 (2.04%) |
| Вводное слово | 104 (0.28%) |
| Частица | 2204 (5.98%) |
| Причастие | 851 (2.31%) |
| Деепричастие | 65 (0.18%) |
| Служебных слов: | 17267 (46.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.92 |
| . точка | 67.60 |
| - тире | 24.05 |
| ! восклицательный знак | 13.43 |
| ? вопросительный знак | 7.92 |
| ... многоточие | 13.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.87 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.70 |
| " кавычка | 8.13 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 3.38 |
| ; точка с запятой | 0.45 |
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».
