Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 228355 |
| Слов в произведении (СВП): | 32760 |
| Приблизительно страниц: | 118 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.85 |
| СДП диалога, знаков: | 54.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5464 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5078 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 386 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2689.09 | —> 8190-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7012 (21.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 25748 (78.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8205 (31.87%) |
| Прилагательное | 2892 (11.23%) |
| Глагол | 5848 (22.71%) |
| Местоимение-существительное | 2401 (9.32%) |
| Местоименное прилагательное | 1302 (5.06%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 433 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 88 (0.34%) |
| Наречие | 1619 (6.29%) |
| Предикатив | 250 (0.97%) |
| Предлог | 3333 (12.94%) |
| Союз | 2334 (9.06%) |
| Междометие | 539 (2.09%) |
| Вводное слово | 75 (0.29%) |
| Частица | 1615 (6.27%) |
| Причастие | 500 (1.94%) |
| Деепричастие | 83 (0.32%) |
| Служебных слов: | 11687 (45.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.66 |
| . точка | 71.37 |
| - тире | 30.07 |
| ! восклицательный знак | 14.84 |
| ? вопросительный знак | 12.88 |
| ... многоточие | 10.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 20.15 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.14 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
