Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 208490 |
| Слов в произведении (СВП): | 30061 |
| Приблизительно страниц: | 103 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.79 |
| СДП диалога, знаков: | 51.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5356 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5138 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 218 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2774.06 | —> 6855-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7356 (24.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 22705 (75.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6383 (28.11%) |
| Прилагательное | 2982 (13.13%) |
| Глагол | 5660 (24.93%) |
| Местоимение-существительное | 2544 (11.20%) |
| Местоименное прилагательное | 1245 (5.48%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 210 (0.92%) |
| Числительное (порядковое) | 48 (0.21%) |
| Наречие | 1496 (6.59%) |
| Предикатив | 200 (0.88%) |
| Предлог | 2751 (12.12%) |
| Союз | 2888 (12.72%) |
| Междометие | 421 (1.85%) |
| Вводное слово | 90 (0.40%) |
| Частица | 2049 (9.02%) |
| Причастие | 350 (1.54%) |
| Деепричастие | 127 (0.56%) |
| Служебных слов: | 12119 (53.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.48 |
| . точка | 74.88 |
| - тире | 28.81 |
| ! восклицательный знак | 20.23 |
| ? вопросительный знак | 9.08 |
| ... многоточие | 17.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.40 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.16 |
| " кавычка | 3.73 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.69 |
| ; 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».
