Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 298779 |
| Слов в произведении (СВП): | 38393 |
| Приблизительно страниц: | 145 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.85 |
| СДП диалога, знаков: | 41.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8509 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7961 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 548 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1431.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3479.42 | —> 362-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8192 (21.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 30201 (78.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10249 (33.94%) |
| Прилагательное | 4004 (13.26%) |
| Глагол | 7195 (23.82%) |
| Местоимение-существительное | 2365 (7.83%) |
| Местоименное прилагательное | 994 (3.29%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 307 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 63 (0.21%) |
| Наречие | 1698 (5.62%) |
| Предикатив | 443 (1.47%) |
| Предлог | 3381 (11.20%) |
| Союз | 2622 (8.68%) |
| Междометие | 688 (2.28%) |
| Вводное слово | 135 (0.45%) |
| Частица | 2480 (8.21%) |
| Причастие | 689 (2.28%) |
| Деепричастие | 73 (0.24%) |
| Служебных слов: | 12754 (42.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.10 |
| . точка | 130.47 |
| - тире | 42.51 |
| ! восклицательный знак | 1.88 |
| ? вопросительный знак | 18.52 |
| ... многоточие | 5.24 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 21.51 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 3.75 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
