Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 288556 |
| Слов в произведении (СВП): | 43636 |
| Приблизительно страниц: | 151 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.98 |
| СДП диалога, знаков: | 33.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7242 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6771 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 471 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2793.36 | —> 6536-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9385 (21.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 34251 (78.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11328 (33.07%) |
| Прилагательное | 3270 (9.55%) |
| Глагол | 9093 (26.55%) |
| Местоимение-существительное | 2861 (8.35%) |
| Местоименное прилагательное | 1817 (5.30%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 378 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 104 (0.30%) |
| Наречие | 1738 (5.07%) |
| Предикатив | 268 (0.78%) |
| Предлог | 4424 (12.92%) |
| Союз | 3286 (9.59%) |
| Междометие | 672 (1.96%) |
| Вводное слово | 85 (0.25%) |
| Частица | 2390 (6.98%) |
| Причастие | 482 (1.41%) |
| Деепричастие | 82 (0.24%) |
| Служебных слов: | 15626 (45.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.21 |
| . точка | 112.50 |
| - тире | 21.56 |
| ! восклицательный знак | 4.95 |
| ? вопросительный знак | 6.21 |
| ... многоточие | 1.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 11.85 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 2.61 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
