Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 263606 |
| Слов в произведении (СВП): | 38670 |
| Приблизительно страниц: | 136 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.33 |
| СДП диалога, знаков: | 44.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6377 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6102 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 275 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1188.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2769.12 | —> 6924-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9337 (24.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29333 (75.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9128 (31.12%) |
| Прилагательное | 3405 (11.61%) |
| Глагол | 6918 (23.58%) |
| Местоимение-существительное | 2870 (9.78%) |
| Местоименное прилагательное | 1717 (5.85%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 578 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.39%) |
| Наречие | 1613 (5.50%) |
| Предикатив | 382 (1.30%) |
| Предлог | 3464 (11.81%) |
| Союз | 2971 (10.13%) |
| Междометие | 869 (2.96%) |
| Вводное слово | 116 (0.40%) |
| Частица | 2744 (9.35%) |
| Причастие | 482 (1.64%) |
| Деепричастие | 72 (0.25%) |
| Служебных слов: | 14832 (50.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.66 |
| . точка | 96.59 |
| - тире | 24.33 |
| ! восклицательный знак | 8.15 |
| ? вопросительный знак | 19.24 |
| ... многоточие | 9.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 11.27 |
| () скобки | 1.03 |
| : двоеточие | 4.68 |
| ; 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».
