Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 187605 |
| Слов в произведении (СВП): | 27161 |
| Приблизительно страниц: | 93 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.06 |
| СДП диалога, знаков: | 33.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4102 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3896 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 206 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1064.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2342.58 | —> 11492-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5639 (20.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 21522 (79.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6691 (31.09%) |
| Прилагательное | 1908 (8.87%) |
| Глагол | 5756 (26.74%) |
| Местоимение-существительное | 2328 (10.82%) |
| Местоименное прилагательное | 1007 (4.68%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 255 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 62 (0.29%) |
| Наречие | 1240 (5.76%) |
| Предикатив | 179 (0.83%) |
| Предлог | 2512 (11.67%) |
| Союз | 2048 (9.52%) |
| Междометие | 358 (1.66%) |
| Вводное слово | 79 (0.37%) |
| Частица | 1503 (6.98%) |
| Причастие | 228 (1.06%) |
| Деепричастие | 40 (0.19%) |
| Служебных слов: | 9876 (45.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.62 |
| . точка | 90.87 |
| - тире | 49.63 |
| ! восклицательный знак | 21.10 |
| ? вопросительный знак | 15.35 |
| ... многоточие | 12.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.50 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.92 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 17.97 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 15.35 |
| ; точка с запятой | 0.63 |
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».
