Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 295974 |
| Слов в произведении (СВП): | 41619 |
| Приблизительно страниц: | 149 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.34 |
| СДП диалога, знаков: | 37.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7707 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7238 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 469 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1341.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3149.66 | —> 1978-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9864 (23.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 31755 (76.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10351 (32.60%) |
| Прилагательное | 3639 (11.46%) |
| Глагол | 7718 (24.30%) |
| Местоимение-существительное | 2477 (7.80%) |
| Местоименное прилагательное | 1457 (4.59%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 429 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 82 (0.26%) |
| Наречие | 2252 (7.09%) |
| Предикатив | 372 (1.17%) |
| Предлог | 3970 (12.50%) |
| Союз | 3338 (10.51%) |
| Междометие | 507 (1.60%) |
| Вводное слово | 189 (0.60%) |
| Частица | 2735 (8.61%) |
| Причастие | 736 (2.32%) |
| Деепричастие | 168 (0.53%) |
| Служебных слов: | 14851 (46.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.40 |
| . точка | 83.30 |
| - тире | 51.71 |
| ! восклицательный знак | 20.09 |
| ? вопросительный знак | 19.34 |
| ... многоточие | 30.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.99 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 6.49 |
| () скобки | 1.59 |
| : двоеточие | 4.95 |
| ; точка с запятой | 0.24 |
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».
