Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 222703 |
| Слов в произведении (СВП): | 32935 |
| Приблизительно страниц: | 110 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.97 |
| СДП диалога, знаков: | 41.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4742 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4574 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 168 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1027.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2316.05 | —> 11583-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7646 (23.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 25289 (76.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8381 (33.14%) |
| Прилагательное | 2221 (8.78%) |
| Глагол | 6729 (26.61%) |
| Местоимение-существительное | 2856 (11.29%) |
| Местоименное прилагательное | 1374 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 298 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 65 (0.26%) |
| Наречие | 1363 (5.39%) |
| Предикатив | 235 (0.93%) |
| Предлог | 2907 (11.50%) |
| Союз | 2871 (11.35%) |
| Междометие | 551 (2.18%) |
| Вводное слово | 125 (0.49%) |
| Частица | 2133 (8.43%) |
| Причастие | 243 (0.96%) |
| Деепричастие | 27 (0.11%) |
| Служебных слов: | 12852 (50.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.23 |
| . точка | 94.16 |
| - тире | 52.32 |
| ! восклицательный знак | 17.22 |
| ? вопросительный знак | 17.19 |
| ... многоточие | 3.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 4.89 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.95 |
| ; 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».
