Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 285123 |
| Слов в произведении (СВП): | 41962 |
| Приблизительно страниц: | 141 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.14 |
| СДП диалога, знаков: | 35.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5453 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5351 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 102 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1052.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2328.23 | —> 11536-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8694 (20.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 33268 (79.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9790 (29.43%) |
| Прилагательное | 3011 (9.05%) |
| Глагол | 9011 (27.09%) |
| Местоимение-существительное | 3647 (10.96%) |
| Местоименное прилагательное | 1603 (4.82%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 332 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 68 (0.20%) |
| Наречие | 2060 (6.19%) |
| Предикатив | 392 (1.18%) |
| Предлог | 3636 (10.93%) |
| Союз | 3353 (10.08%) |
| Междометие | 685 (2.06%) |
| Вводное слово | 55 (0.17%) |
| Частица | 2293 (6.89%) |
| Причастие | 570 (1.71%) |
| Деепричастие | 42 (0.13%) |
| Служебных слов: | 15317 (46.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.95 |
| . точка | 116.27 |
| - тире | 37.61 |
| ! восклицательный знак | 2.43 |
| ? вопросительный знак | 12.06 |
| ... многоточие | 3.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 1.91 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.22 |
| ; 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».
