Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 311781 |
| Слов в произведении (СВП): | 46372 |
| Приблизительно страниц: | 160 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.6 |
| СДП диалога, знаков: | 37.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7513 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6995 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 518 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2847.07 | —> 5688-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11453 (24.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 34919 (75.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10774 (30.85%) |
| Прилагательное | 3375 (9.67%) |
| Глагол | 9091 (26.03%) |
| Местоимение-существительное | 3430 (9.82%) |
| Местоименное прилагательное | 2066 (5.92%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 514 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 112 (0.32%) |
| Наречие | 2323 (6.65%) |
| Предикатив | 391 (1.12%) |
| Предлог | 4126 (11.82%) |
| Союз | 4236 (12.13%) |
| Междометие | 809 (2.32%) |
| Вводное слово | 126 (0.36%) |
| Частица | 3053 (8.74%) |
| Причастие | 578 (1.66%) |
| Деепричастие | 141 (0.40%) |
| Служебных слов: | 17994 (51.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 154.62 |
| . точка | 74.81 |
| - тире | 26.05 |
| ! восклицательный знак | 11.49 |
| ? вопросительный знак | 13.82 |
| ... многоточие | 2.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 8.76 |
| () скобки | 2.85 |
| : двоеточие | 8.32 |
| ; точка с запятой | 0.50 |
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».
