Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 239592 |
| Слов в произведении (СВП): | 32998 |
| Приблизительно страниц: | 124 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.69 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.78 |
| СДП диалога, знаков: | 66.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5763 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5492 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 271 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1176.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2718.99 | —> 7713-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7409 (22.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 25589 (77.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9121 (35.64%) |
| Прилагательное | 3367 (13.16%) |
| Глагол | 5180 (20.24%) |
| Местоимение-существительное | 2438 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 1783 (6.97%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 382 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 86 (0.34%) |
| Наречие | 1365 (5.33%) |
| Предикатив | 268 (1.05%) |
| Предлог | 3004 (11.74%) |
| Союз | 2547 (9.95%) |
| Междометие | 445 (1.74%) |
| Вводное слово | 93 (0.36%) |
| Частица | 1661 (6.49%) |
| Причастие | 702 (2.74%) |
| Деепричастие | 36 (0.14%) |
| Служебных слов: | 12010 (46.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.89 |
| . точка | 54.88 |
| - тире | 27.37 |
| ! восклицательный знак | 11.70 |
| ? вопросительный знак | 11.67 |
| ... многоточие | 19.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.45 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.55 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 19.70 |
| () скобки | 0.70 |
| : двоеточие | 3.30 |
| ; точка с запятой | 1.42 |
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».
