Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 312958 |
| Слов в произведении (СВП): | 42084 |
| Приблизительно страниц: | 151 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.7 |
| СДП диалога, знаков: | 56.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7059 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6892 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 167 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1287.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2959.37 | —> 4125-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9440 (22.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 32644 (77.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11049 (33.85%) |
| Прилагательное | 3424 (10.49%) |
| Глагол | 7989 (24.47%) |
| Местоимение-существительное | 2929 (8.97%) |
| Местоименное прилагательное | 1635 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 538 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 76 (0.23%) |
| Наречие | 1945 (5.96%) |
| Предикатив | 339 (1.04%) |
| Предлог | 4215 (12.91%) |
| Союз | 3495 (10.71%) |
| Междометие | 589 (1.80%) |
| Вводное слово | 93 (0.28%) |
| Частица | 2375 (7.28%) |
| Причастие | 632 (1.94%) |
| Деепричастие | 339 (1.04%) |
| Служебных слов: | 15675 (48.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.61 |
| . точка | 81.27 |
| - тире | 42.06 |
| ! восклицательный знак | 5.44 |
| ? вопросительный знак | 13.88 |
| ... многоточие | 7.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.21 |
| " кавычка | 8.60 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 4.18 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
