Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 327543 |
| Слов в произведении (СВП): | 42437 |
| Приблизительно страниц: | 161 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.73 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.65 |
| СДП диалога, знаков: | 48.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9814 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9408 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 406 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1498.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3762.01 | —> 54-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7897 (18.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 34540 (81.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11212 (32.46%) |
| Прилагательное | 4412 (12.77%) |
| Глагол | 8255 (23.90%) |
| Местоимение-существительное | 2873 (8.32%) |
| Местоименное прилагательное | 1733 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 346 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 82 (0.24%) |
| Наречие | 1727 (5.00%) |
| Предикатив | 285 (0.83%) |
| Предлог | 3861 (11.18%) |
| Союз | 3010 (8.71%) |
| Междометие | 489 (1.42%) |
| Вводное слово | 108 (0.31%) |
| Частица | 2315 (6.70%) |
| Причастие | 844 (2.44%) |
| Деепричастие | 115 (0.33%) |
| Служебных слов: | 14516 (42.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.96 |
| . точка | 87.61 |
| - тире | 42.89 |
| ! восклицательный знак | 6.83 |
| ? вопросительный знак | 10.58 |
| ... многоточие | 6.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 8.51 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 8.06 |
| ; точка с запятой | 7.49 |
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».
