Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 237068 |
| Слов в произведении (СВП): | 34849 |
| Приблизительно страниц: | 119 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.91 |
| СДП диалога, знаков: | 35.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6462 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6155 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 307 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1258.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2965.47 | —> 4030-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7982 (22.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 26867 (77.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8548 (31.82%) |
| Прилагательное | 2604 (9.69%) |
| Глагол | 6801 (25.31%) |
| Местоимение-существительное | 3408 (12.68%) |
| Местоименное прилагательное | 1266 (4.71%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 354 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 41 (0.15%) |
| Наречие | 1711 (6.37%) |
| Предикатив | 379 (1.41%) |
| Предлог | 3051 (11.36%) |
| Союз | 2579 (9.60%) |
| Междометие | 640 (2.38%) |
| Вводное слово | 129 (0.48%) |
| Частица | 2157 (8.03%) |
| Причастие | 289 (1.08%) |
| Деепричастие | 57 (0.21%) |
| Служебных слов: | 13290 (49.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.15 |
| . точка | 127.12 |
| - тире | 37.36 |
| ! восклицательный знак | 10.73 |
| ? вопросительный знак | 15.64 |
| ... многоточие | 8.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.63 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.29 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.32 |
| " кавычка | 12.74 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 2.21 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
