Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 336588 |
| Слов в произведении (СВП): | 49251 |
| Приблизительно страниц: | 164 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.38 |
| СДП диалога, знаков: | 41.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6702 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6438 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 264 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1093.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2469.16 | —> 10751-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11673 (23.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37578 (76.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10426 (27.74%) |
| Прилагательное | 3660 (9.74%) |
| Глагол | 9486 (25.24%) |
| Местоимение-существительное | 5791 (15.41%) |
| Местоименное прилагательное | 1925 (5.12%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 533 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.32%) |
| Наречие | 2421 (6.44%) |
| Предикатив | 508 (1.35%) |
| Предлог | 4208 (11.20%) |
| Союз | 4011 (10.67%) |
| Междометие | 777 (2.07%) |
| Вводное слово | 207 (0.55%) |
| Частица | 2891 (7.69%) |
| Причастие | 524 (1.39%) |
| Деепричастие | 136 (0.36%) |
| Служебных слов: | 19958 (53.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.90 |
| . точка | 96.91 |
| - тире | 44.95 |
| ! восклицательный знак | 6.19 |
| ? вопросительный знак | 17.38 |
| ... многоточие | 17.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.73 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.79 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 4.08 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 4.02 |
| ; точка с запятой | 0.35 |
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».
