Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 246896 |
| Слов в произведении (СВП): | 37092 |
| Приблизительно страниц: | 130 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.53 |
| СДП диалога, знаков: | 50.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4757 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4532 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 225 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2356.84 | —> 11443-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8062 (21.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29030 (78.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9048 (31.17%) |
| Прилагательное | 3336 (11.49%) |
| Глагол | 6987 (24.07%) |
| Местоимение-существительное | 2499 (8.61%) |
| Местоименное прилагательное | 1453 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 398 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 50 (0.17%) |
| Наречие | 1953 (6.73%) |
| Предикатив | 340 (1.17%) |
| Предлог | 3690 (12.71%) |
| Союз | 2767 (9.53%) |
| Междометие | 610 (2.10%) |
| Вводное слово | 133 (0.46%) |
| Частица | 1926 (6.63%) |
| Причастие | 449 (1.55%) |
| Деепричастие | 92 (0.32%) |
| Служебных слов: | 13183 (45.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 89.56 |
| . точка | 77.91 |
| - тире | 23.24 |
| ! восклицательный знак | 16.93 |
| ? вопросительный знак | 10.08 |
| ... многоточие | 9.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.24 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 1.46 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 3.64 |
| ; 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».
