Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 271247 |
| Слов в произведении (СВП): | 39256 |
| Приблизительно страниц: | 140 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.95 |
| СДП диалога, знаков: | 44.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8053 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7399 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 654 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1294.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3198.96 | —> 1598-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8767 (22.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 30489 (77.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10280 (33.72%) |
| Прилагательное | 3823 (12.54%) |
| Глагол | 6475 (21.24%) |
| Местоимение-существительное | 2805 (9.20%) |
| Местоименное прилагательное | 1627 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 445 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 74 (0.24%) |
| Наречие | 1859 (6.10%) |
| Предикатив | 272 (0.89%) |
| Предлог | 3939 (12.92%) |
| Союз | 3047 (9.99%) |
| Междометие | 589 (1.93%) |
| Вводное слово | 164 (0.54%) |
| Частица | 2265 (7.43%) |
| Причастие | 539 (1.77%) |
| Деепричастие | 99 (0.32%) |
| Служебных слов: | 14538 (47.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.70 |
| . точка | 68.42 |
| - тире | 26.75 |
| ! восклицательный знак | 9.43 |
| ? вопросительный знак | 11.72 |
| ... многоточие | 6.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 14.60 |
| () скобки | 0.59 |
| : двоеточие | 3.95 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
