Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 236935 |
| Слов в произведении (СВП): | 34078 |
| Приблизительно страниц: | 118 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.65 |
| СДП диалога, знаков: | 52.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5796 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5484 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 312 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1195.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2739.34 | —> 7418-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8218 (24.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 25860 (75.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8065 (31.19%) |
| Прилагательное | 2804 (10.84%) |
| Глагол | 6196 (23.96%) |
| Местоимение-существительное | 3256 (12.59%) |
| Местоименное прилагательное | 1662 (6.43%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 332 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 63 (0.24%) |
| Наречие | 1519 (5.87%) |
| Предикатив | 284 (1.10%) |
| Предлог | 3031 (11.72%) |
| Союз | 2573 (9.95%) |
| Междометие | 527 (2.04%) |
| Вводное слово | 131 (0.51%) |
| Частица | 1981 (7.66%) |
| Причастие | 528 (2.04%) |
| Деепричастие | 67 (0.26%) |
| Служебных слов: | 13241 (51.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.62 |
| . точка | 74.36 |
| - тире | 36.83 |
| ! восклицательный знак | 7.25 |
| ? вопросительный знак | 16.34 |
| ... многоточие | 12.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.56 |
| " кавычка | 5.11 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 3.52 |
| ; точка с запятой | 0.62 |
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».
