Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 318997 |
| Слов в произведении (СВП): | 46373 |
| Приблизительно страниц: | 156 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.59 |
| СДП диалога, знаков: | 52.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6592 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6387 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 205 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1105.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2529.52 | —> 10177-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13038 (28.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 33335 (71.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9521 (28.56%) |
| Прилагательное | 3498 (10.49%) |
| Глагол | 8626 (25.88%) |
| Местоимение-существительное | 4373 (13.12%) |
| Местоименное прилагательное | 2095 (6.28%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 473 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 84 (0.25%) |
| Наречие | 2753 (8.26%) |
| Предикатив | 573 (1.72%) |
| Предлог | 3785 (11.35%) |
| Союз | 4176 (12.53%) |
| Междометие | 943 (2.83%) |
| Вводное слово | 213 (0.64%) |
| Частица | 3852 (11.56%) |
| Причастие | 477 (1.43%) |
| Деепричастие | 180 (0.54%) |
| Служебных слов: | 19625 (58.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 160.01 |
| . точка | 71.08 |
| - тире | 52.96 |
| ! восклицательный знак | 7.03 |
| ? вопросительный знак | 14.30 |
| ... многоточие | 15.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.50 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 7.68 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 10.14 |
| ; точка с запятой | 3.97 |
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».
