Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 347384 |
| Слов в произведении (СВП): | 52055 |
| Приблизительно страниц: | 176 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.88 |
| СДП диалога, знаков: | 31.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8062 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7503 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 559 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2784.28 | —> 6683-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12132 (23.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39923 (76.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12534 (31.40%) |
| Прилагательное | 3325 (8.33%) |
| Глагол | 10422 (26.11%) |
| Местоимение-существительное | 4062 (10.17%) |
| Местоименное прилагательное | 2248 (5.63%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 534 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.29%) |
| Наречие | 2173 (5.44%) |
| Предикатив | 422 (1.06%) |
| Предлог | 4588 (11.49%) |
| Союз | 4640 (11.62%) |
| Междометие | 971 (2.43%) |
| Вводное слово | 145 (0.36%) |
| Частица | 3680 (9.22%) |
| Причастие | 589 (1.48%) |
| Деепричастие | 122 (0.31%) |
| Служебных слов: | 20468 (51.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.16 |
| . точка | 83.47 |
| - тире | 41.71 |
| ! восклицательный знак | 18.33 |
| ? вопросительный знак | 15.12 |
| ... многоточие | 3.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.40 |
| " кавычка | 5.80 |
| () скобки | 2.13 |
| : двоеточие | 9.99 |
| ; точка с запятой | 1.56 |
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».
