Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 263089 |
| Слов в произведении (СВП): | 37476 |
| Приблизительно страниц: | 134 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.14 |
| СДП диалога, знаков: | 55.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6967 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6278 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 689 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1335.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3116.15 | —> 2294-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7162 (19.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 30314 (80.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9678 (31.93%) |
| Прилагательное | 3803 (12.55%) |
| Глагол | 6010 (19.83%) |
| Местоимение-существительное | 2353 (7.76%) |
| Местоименное прилагательное | 1671 (5.51%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 455 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 100 (0.33%) |
| Наречие | 1424 (4.70%) |
| Предикатив | 241 (0.80%) |
| Предлог | 3365 (11.10%) |
| Союз | 2577 (8.50%) |
| Междометие | 588 (1.94%) |
| Вводное слово | 90 (0.30%) |
| Частица | 1902 (6.27%) |
| Причастие | 571 (1.88%) |
| Деепричастие | 66 (0.22%) |
| Служебных слов: | 12613 (41.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.19 |
| . точка | 62.81 |
| - тире | 35.28 |
| ! восклицательный знак | 7.76 |
| ? вопросительный знак | 11.29 |
| ... многоточие | 14.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 13.42 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 2.99 |
| ; точка с запятой | 7.52 |
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».
