Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 314679 |
| Слов в произведении (СВП): | 47187 |
| Приблизительно страниц: | 156 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.01 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.66 |
| СДП диалога, знаков: | 35.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7251 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6862 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 389 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1106.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2631.94 | —> 8968-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11442 (24.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 35745 (75.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10591 (29.63%) |
| Прилагательное | 3358 (9.39%) |
| Глагол | 9746 (27.27%) |
| Местоимение-существительное | 4583 (12.82%) |
| Местоименное прилагательное | 1979 (5.54%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 477 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 86 (0.24%) |
| Наречие | 2194 (6.14%) |
| Предикатив | 404 (1.13%) |
| Предлог | 4178 (11.69%) |
| Союз | 3998 (11.18%) |
| Междометие | 705 (1.97%) |
| Вводное слово | 113 (0.32%) |
| Частица | 3231 (9.04%) |
| Причастие | 496 (1.39%) |
| Деепричастие | 95 (0.27%) |
| Служебных слов: | 18886 (52.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.50 |
| . точка | 103.23 |
| - тире | 28.89 |
| ! восклицательный знак | 7.52 |
| ? вопросительный знак | 18.63 |
| ... многоточие | 7.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.38 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
| " кавычка | 6.40 |
| () скобки | 0.74 |
| : двоеточие | 4.64 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
