Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 317727 |
| Слов в произведении (СВП): | 44299 |
| Приблизительно страниц: | 157 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 115.47 |
| СДП диалога, знаков: | 60.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7064 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6846 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 218 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1238.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2871.17 | —> 5387-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10947 (24.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 33352 (75.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10246 (30.72%) |
| Прилагательное | 4132 (12.39%) |
| Глагол | 8022 (24.05%) |
| Местоимение-существительное | 3460 (10.37%) |
| Местоименное прилагательное | 2182 (6.54%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 443 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.34%) |
| Наречие | 2141 (6.42%) |
| Предикатив | 371 (1.11%) |
| Предлог | 4270 (12.80%) |
| Союз | 3566 (10.69%) |
| Междометие | 681 (2.04%) |
| Вводное слово | 114 (0.34%) |
| Частица | 3042 (9.12%) |
| Причастие | 960 (2.88%) |
| Деепричастие | 122 (0.37%) |
| Служебных слов: | 17442 (52.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.33 |
| . точка | 58.94 |
| - тире | 45.55 |
| ! восклицательный знак | 3.77 |
| ? вопросительный знак | 11.33 |
| ... многоточие | 19.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.36 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 20.18 |
| () скобки | 1.22 |
| : двоеточие | 5.55 |
| ; точка с запятой | 0.81 |
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».
