Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 242548 |
| Слов в произведении (СВП): | 33488 |
| Приблизительно страниц: | 120 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.44 |
| СДП диалога, знаков: | 39.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6015 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5866 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 149 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1206.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2835.10 | —> 5906-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6808 (20.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 26680 (79.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8388 (31.44%) |
| Прилагательное | 2865 (10.74%) |
| Глагол | 6532 (24.48%) |
| Местоимение-существительное | 2610 (9.78%) |
| Местоименное прилагательное | 1400 (5.25%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 267 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 88 (0.33%) |
| Наречие | 1222 (4.58%) |
| Предикатив | 285 (1.07%) |
| Предлог | 3293 (12.34%) |
| Союз | 2664 (9.99%) |
| Междометие | 481 (1.80%) |
| Вводное слово | 78 (0.29%) |
| Частица | 1825 (6.84%) |
| Причастие | 438 (1.64%) |
| Деепричастие | 63 (0.24%) |
| Служебных слов: | 12419 (46.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.79 |
| . точка | 103.20 |
| - тире | 45.66 |
| ! восклицательный знак | 10.21 |
| ? вопросительный знак | 14.24 |
| ... многоточие | 3.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 2.96 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 5.49 |
| ; 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».
