Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 228350 |
| Слов в произведении (СВП): | 35132 |
| Приблизительно страниц: | 120 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.44 |
| СДП диалога, знаков: | 35.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 13.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6179 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5774 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 405 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2856.26 | —> 5567-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8179 (23.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 26953 (76.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8488 (31.49%) |
| Прилагательное | 3031 (11.25%) |
| Глагол | 6229 (23.11%) |
| Местоимение-существительное | 3305 (12.26%) |
| Местоименное прилагательное | 1580 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 361 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 81 (0.30%) |
| Наречие | 1576 (5.85%) |
| Предикатив | 273 (1.01%) |
| Предлог | 3469 (12.87%) |
| Союз | 2812 (10.43%) |
| Междометие | 649 (2.41%) |
| Вводное слово | 117 (0.43%) |
| Частица | 1857 (6.89%) |
| Причастие | 511 (1.90%) |
| Деепричастие | 62 (0.23%) |
| Служебных слов: | 13852 (51.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.63 |
| . точка | 92.91 |
| - тире | 12.38 |
| ! восклицательный знак | 3.50 |
| ? вопросительный знак | 7.63 |
| ... многоточие | 6.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.77 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 12.15 |
| () скобки | 1.25 |
| : двоеточие | 3.73 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
