Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 257467 |
| Слов в произведении (СВП): | 40370 |
| Приблизительно страниц: | 137 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.53 |
| СДП диалога, знаков: | 36.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 5.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6721 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6331 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 390 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1147.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2759.56 | —> 7085-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10543 (26.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29827 (73.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9017 (30.23%) |
| Прилагательное | 3198 (10.72%) |
| Глагол | 7528 (25.24%) |
| Местоимение-существительное | 3047 (10.22%) |
| Местоименное прилагательное | 1821 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 292 (0.98%) |
| Числительное (порядковое) | 88 (0.30%) |
| Наречие | 2183 (7.32%) |
| Предикатив | 258 (0.86%) |
| Предлог | 3836 (12.86%) |
| Союз | 3652 (12.24%) |
| Междометие | 695 (2.33%) |
| Вводное слово | 170 (0.57%) |
| Частица | 3422 (11.47%) |
| Причастие | 473 (1.59%) |
| Деепричастие | 113 (0.38%) |
| Служебных слов: | 16763 (56.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.59 |
| . точка | 75.40 |
| - тире | 9.66 |
| ! восклицательный знак | 3.84 |
| ? вопросительный знак | 3.81 |
| ... многоточие | 1.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 4.88 |
| () скобки | 0.57 |
| : двоеточие | 5.70 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
