Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 236864 |
| Слов в произведении (СВП): | 34859 |
| Приблизительно страниц: | 120 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.27 |
| СДП диалога, знаков: | 57.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5198 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4960 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 238 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1105.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2460.29 | —> 10818-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8503 (24.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 26356 (75.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6894 (26.16%) |
| Прилагательное | 2673 (10.14%) |
| Глагол | 6901 (26.18%) |
| Местоимение-существительное | 2894 (10.98%) |
| Местоименное прилагательное | 1916 (7.27%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 369 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 48 (0.18%) |
| Наречие | 1903 (7.22%) |
| Предикатив | 181 (0.69%) |
| Предлог | 3170 (12.03%) |
| Союз | 2795 (10.60%) |
| Междометие | 548 (2.08%) |
| Вводное слово | 98 (0.37%) |
| Частица | 2210 (8.39%) |
| Причастие | 518 (1.97%) |
| Деепричастие | 127 (0.48%) |
| Служебных слов: | 13762 (52.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.21 |
| . точка | 77.74 |
| - тире | 24.36 |
| ! восклицательный знак | 0.80 |
| ? вопросительный знак | 6.08 |
| ... многоточие | 9.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 0.49 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.07 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
