Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 228479 |
| Слов в произведении (СВП): | 35922 |
| Приблизительно страниц: | 116 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.89 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 49.31 |
| СДП диалога, знаков: | 33.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5271 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5141 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 130 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1064.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2399.16 | —> 11232-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8711 (24.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27211 (75.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8247 (30.31%) |
| Прилагательное | 2418 (8.89%) |
| Глагол | 7677 (28.21%) |
| Местоимение-существительное | 3793 (13.94%) |
| Местоименное прилагательное | 1375 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 335 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 72 (0.26%) |
| Наречие | 1876 (6.89%) |
| Предикатив | 276 (1.01%) |
| Предлог | 3328 (12.23%) |
| Союз | 3127 (11.49%) |
| Междометие | 536 (1.97%) |
| Вводное слово | 133 (0.49%) |
| Частица | 2061 (7.57%) |
| Причастие | 289 (1.06%) |
| Деепричастие | 58 (0.21%) |
| Служебных слов: | 14425 (53.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.72 |
| . точка | 123.35 |
| - тире | 29.15 |
| ! восклицательный знак | 4.54 |
| ? вопросительный знак | 9.55 |
| ... многоточие | 10.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 3.28 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.50 |
| ; 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».
