Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 347174 |
| Слов в произведении (СВП): | 49929 |
| Приблизительно страниц: | 172 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.38 |
| СДП диалога, знаков: | 47.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7144 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6899 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 245 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2686.49 | —> 8237-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12217 (24.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37712 (75.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11307 (29.98%) |
| Прилагательное | 4477 (11.87%) |
| Глагол | 9455 (25.07%) |
| Местоимение-существительное | 4038 (10.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2195 (5.82%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 410 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 68 (0.18%) |
| Наречие | 2479 (6.57%) |
| Предикатив | 536 (1.42%) |
| Предлог | 4356 (11.55%) |
| Союз | 4266 (11.31%) |
| Междометие | 797 (2.11%) |
| Вводное слово | 194 (0.51%) |
| Частица | 3446 (9.14%) |
| Причастие | 781 (2.07%) |
| Деепричастие | 162 (0.43%) |
| Служебных слов: | 19464 (51.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.24 |
| . точка | 81.68 |
| - тире | 37.71 |
| ! восклицательный знак | 13.30 |
| ? вопросительный знак | 8.11 |
| ... многоточие | 10.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.92 |
| " кавычка | 6.95 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 2.62 |
| ; точка с запятой | 0.26 |
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».
