Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 234922 |
| Слов в произведении (СВП): | 33505 |
| Приблизительно страниц: | 120 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.29 |
| СДП диалога, знаков: | 43.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6624 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6439 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 185 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1355.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3180.04 | —> 1749-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7307 (21.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 26198 (78.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9134 (34.87%) |
| Прилагательное | 3538 (13.50%) |
| Глагол | 6129 (23.39%) |
| Местоимение-существительное | 2644 (10.09%) |
| Местоименное прилагательное | 1266 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 320 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 40 (0.15%) |
| Наречие | 1419 (5.42%) |
| Предикатив | 246 (0.94%) |
| Предлог | 2865 (10.94%) |
| Союз | 2103 (8.03%) |
| Междометие | 557 (2.13%) |
| Вводное слово | 83 (0.32%) |
| Частица | 1890 (7.21%) |
| Причастие | 529 (2.02%) |
| Деепричастие | 96 (0.37%) |
| Служебных слов: | 11508 (43.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.95 |
| . точка | 81.27 |
| - тире | 35.28 |
| ! восклицательный знак | 21.52 |
| ? вопросительный знак | 12.86 |
| ... многоточие | 15.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.51 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.92 |
| " кавычка | 2.81 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 3.61 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
