Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 316874 |
| Слов в произведении (СВП): | 46164 |
| Приблизительно страниц: | 158 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.7 |
| СДП диалога, знаков: | 61.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6127 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5622 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 505 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 977.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2284.25 | —> 11674-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11701 (25.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 34463 (74.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11157 (32.37%) |
| Прилагательное | 3376 (9.80%) |
| Глагол | 8040 (23.33%) |
| Местоимение-существительное | 4517 (13.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2159 (6.26%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 637 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 181 (0.53%) |
| Наречие | 1849 (5.37%) |
| Предикатив | 296 (0.86%) |
| Предлог | 4327 (12.56%) |
| Союз | 3978 (11.54%) |
| Междометие | 793 (2.30%) |
| Вводное слово | 222 (0.64%) |
| Частица | 3170 (9.20%) |
| Причастие | 441 (1.28%) |
| Деепричастие | 107 (0.31%) |
| Служебных слов: | 19274 (55.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.74 |
| . точка | 64.01 |
| - тире | 33.45 |
| ! восклицательный знак | 16.64 |
| ? вопросительный знак | 11.44 |
| ... многоточие | 12.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.58 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.36 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.08 |
| " кавычка | 23.74 |
| () скобки | 2.43 |
| : двоеточие | 10.64 |
| ; точка с запятой | 0.43 |
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».
