Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 343280 |
| Слов в произведении (СВП): | 48239 |
| Приблизительно страниц: | 179 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 95.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 129.45 |
| СДП диалога, знаков: | 66.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8299 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7841 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 458 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1326.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3146.73 | —> 2012-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10972 (22.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37267 (77.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10968 (29.43%) |
| Прилагательное | 5664 (15.20%) |
| Глагол | 8047 (21.59%) |
| Местоимение-существительное | 3227 (8.66%) |
| Местоименное прилагательное | 1959 (5.26%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 388 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 93 (0.25%) |
| Наречие | 2536 (6.80%) |
| Предикатив | 475 (1.27%) |
| Предлог | 4493 (12.06%) |
| Союз | 3684 (9.89%) |
| Междометие | 785 (2.11%) |
| Вводное слово | 99 (0.27%) |
| Частица | 3192 (8.57%) |
| Причастие | 870 (2.33%) |
| Деепричастие | 125 (0.34%) |
| Служебных слов: | 17576 (47.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.07 |
| . точка | 46.66 |
| - тире | 28.07 |
| ! восклицательный знак | 5.49 |
| ? вопросительный знак | 8.56 |
| ... многоточие | 21.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 5.22 |
| () скобки | 1.20 |
| : двоеточие | 6.49 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
