Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 297165 |
| Слов в произведении (СВП): | 39869 |
| Приблизительно страниц: | 139 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.24 |
| СДП диалога, знаков: | 46.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7097 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6634 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 463 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1291.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3016.25 | —> 3394-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8377 (21.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 31492 (78.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9603 (30.49%) |
| Прилагательное | 3958 (12.57%) |
| Глагол | 7887 (25.04%) |
| Местоимение-существительное | 2652 (8.42%) |
| Местоименное прилагательное | 1206 (3.83%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 278 (0.88%) |
| Числительное (порядковое) | 33 (0.10%) |
| Наречие | 2100 (6.67%) |
| Предикатив | 334 (1.06%) |
| Предлог | 4095 (13.00%) |
| Союз | 2829 (8.98%) |
| Междометие | 551 (1.75%) |
| Вводное слово | 117 (0.37%) |
| Частица | 2292 (7.28%) |
| Причастие | 437 (1.39%) |
| Деепричастие | 136 (0.43%) |
| Служебных слов: | 13886 (44.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.73 |
| . точка | 95.34 |
| - тире | 66.02 |
| ! восклицательный знак | 20.57 |
| ? вопросительный знак | 13.54 |
| ... многоточие | 6.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 2.31 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 6.42 |
| ; точка с запятой | 3.19 |
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».
