Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 317852 |
| Слов в произведении (СВП): | 46763 |
| Приблизительно страниц: | 166 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.09 |
| СДП диалога, знаков: | 56.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5740 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5524 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 216 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2485.30 | —> 10613-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9780 (20.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 36983 (79.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11915 (32.22%) |
| Прилагательное | 4542 (12.28%) |
| Глагол | 7908 (21.38%) |
| Местоимение-существительное | 3408 (9.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2337 (6.32%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 429 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 47 (0.13%) |
| Наречие | 1957 (5.29%) |
| Предикатив | 266 (0.72%) |
| Предлог | 4803 (12.99%) |
| Союз | 3033 (8.20%) |
| Междометие | 702 (1.90%) |
| Вводное слово | 69 (0.19%) |
| Частица | 2024 (5.47%) |
| Причастие | 1445 (3.91%) |
| Деепричастие | 95 (0.26%) |
| Служебных слов: | 16475 (44.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.06 |
| . точка | 73.73 |
| - тире | 18.95 |
| ! восклицательный знак | 1.71 |
| ? вопросительный знак | 4.38 |
| ... многоточие | 4.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 0.94 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 1.60 |
| ; точка с запятой | 1.88 |
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».
