Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 226816 |
| Слов в произведении (СВП): | 32238 |
| Приблизительно страниц: | 115 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.72 |
| СДП диалога, знаков: | 59.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5978 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5680 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 298 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2856.73 | —> 5564-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8065 (25.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 24173 (74.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7348 (30.40%) |
| Прилагательное | 3218 (13.31%) |
| Глагол | 5084 (21.03%) |
| Местоимение-существительное | 2545 (10.53%) |
| Местоименное прилагательное | 1472 (6.09%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 408 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 59 (0.24%) |
| Наречие | 2033 (8.41%) |
| Предикатив | 300 (1.24%) |
| Предлог | 2982 (12.34%) |
| Союз | 2444 (10.11%) |
| Междометие | 553 (2.29%) |
| Вводное слово | 128 (0.53%) |
| Частица | 2115 (8.75%) |
| Причастие | 555 (2.30%) |
| Деепричастие | 83 (0.34%) |
| Служебных слов: | 12327 (50.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.05 |
| . точка | 68.55 |
| - тире | 36.82 |
| ! восклицательный знак | 3.54 |
| ? вопросительный знак | 13.59 |
| ... многоточие | 7.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.50 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 8.69 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 3.57 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
