Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 306711 |
| Слов в произведении (СВП): | 46092 |
| Приблизительно страниц: | 154 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.93 |
| СДП диалога, знаков: | 39.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7146 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6807 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 339 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1136.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2719.20 | —> 7708-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10978 (23.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 35114 (76.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10129 (28.85%) |
| Прилагательное | 3532 (10.06%) |
| Глагол | 8805 (25.08%) |
| Местоимение-существительное | 4369 (12.44%) |
| Местоименное прилагательное | 1919 (5.47%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 574 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 88 (0.25%) |
| Наречие | 2152 (6.13%) |
| Предикатив | 421 (1.20%) |
| Предлог | 4343 (12.37%) |
| Союз | 3996 (11.38%) |
| Междометие | 638 (1.82%) |
| Вводное слово | 186 (0.53%) |
| Частица | 3067 (8.73%) |
| Причастие | 513 (1.46%) |
| Деепричастие | 115 (0.33%) |
| Служебных слов: | 18646 (53.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.92 |
| . точка | 78.06 |
| - тире | 39.31 |
| ! восклицательный знак | 7.53 |
| ? вопросительный знак | 13.47 |
| ... многоточие | 13.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.67 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.67 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 13.84 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 5.86 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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».
