Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 336906 |
| Слов в произведении (СВП): | 51497 |
| Приблизительно страниц: | 174 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.03 |
| СДП диалога, знаков: | 39.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6345 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6177 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 168 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1056.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2351.84 | —> 11460-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14118 (27.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37379 (72.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10912 (29.19%) |
| Прилагательное | 3627 (9.70%) |
| Глагол | 9951 (26.62%) |
| Местоимение-существительное | 4735 (12.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2564 (6.86%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 549 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.37%) |
| Наречие | 2768 (7.41%) |
| Предикатив | 691 (1.85%) |
| Предлог | 4257 (11.39%) |
| Союз | 4715 (12.61%) |
| Междометие | 885 (2.37%) |
| Вводное слово | 249 (0.67%) |
| Частица | 4365 (11.68%) |
| Причастие | 584 (1.56%) |
| Деепричастие | 151 (0.40%) |
| Служебных слов: | 21941 (58.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.77 |
| . точка | 92.49 |
| - тире | 29.92 |
| ! восклицательный знак | 5.26 |
| ? вопросительный знак | 13.67 |
| ... многоточие | 9.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.37 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 3.53 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 10.51 |
| ; точка с запятой | 2.68 |
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».
