Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 323833 |
| Слов в произведении (СВП): | 47131 |
| Приблизительно страниц: | 164 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.59 |
| СДП диалога, знаков: | 40.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7927 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7470 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 457 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1273.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3076.85 | —> 2717-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9738 (20.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37393 (79.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11800 (31.56%) |
| Прилагательное | 4409 (11.79%) |
| Глагол | 8675 (23.20%) |
| Местоимение-существительное | 3861 (10.33%) |
| Местоименное прилагательное | 1583 (4.23%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 507 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 56 (0.15%) |
| Наречие | 2078 (5.56%) |
| Предикатив | 350 (0.94%) |
| Предлог | 4336 (11.60%) |
| Союз | 3570 (9.55%) |
| Междометие | 612 (1.64%) |
| Вводное слово | 143 (0.38%) |
| Частица | 2396 (6.41%) |
| Причастие | 770 (2.06%) |
| Деепричастие | 146 (0.39%) |
| Служебных слов: | 16651 (44.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.94 |
| . точка | 89.01 |
| - тире | 35.39 |
| ! восклицательный знак | 9.78 |
| ? вопросительный знак | 11.86 |
| ... многоточие | 12.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.57 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.53 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 9.36 |
| () скобки | 0.66 |
| : двоеточие | 4.60 |
| ; точка с запятой | 0.49 |
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».
