Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 329962 |
| Слов в произведении (СВП): | 49317 |
| Приблизительно страниц: | 171 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.05 |
| СДП диалога, знаков: | 36.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7635 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7312 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 323 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2875.18 | —> 5334-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12097 (24.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37220 (75.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10876 (29.22%) |
| Прилагательное | 4566 (12.27%) |
| Глагол | 9386 (25.22%) |
| Местоимение-существительное | 3249 (8.73%) |
| Местоименное прилагательное | 1756 (4.72%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 712 (1.91%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.35%) |
| Наречие | 2471 (6.64%) |
| Предикатив | 475 (1.28%) |
| Предлог | 4347 (11.68%) |
| Союз | 4455 (11.97%) |
| Междометие | 771 (2.07%) |
| Вводное слово | 204 (0.55%) |
| Частица | 3782 (10.16%) |
| Причастие | 711 (1.91%) |
| Деепричастие | 131 (0.35%) |
| Служебных слов: | 18706 (50.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.63 |
| . точка | 88.18 |
| - тире | 27.09 |
| ! восклицательный знак | 5.09 |
| ? вопросительный знак | 17.26 |
| ... многоточие | 11.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.51 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 10.75 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 4.34 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
