Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 196675 |
| Слов в произведении (СВП): | 29778 |
| Приблизительно страниц: | 101 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.11 |
| СДП диалога, знаков: | 34.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5568 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5205 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 363 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1184.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2760.54 | —> 7065-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6917 (23.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 22861 (76.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6763 (29.58%) |
| Прилагательное | 2711 (11.86%) |
| Глагол | 5235 (22.90%) |
| Местоимение-существительное | 2491 (10.90%) |
| Местоименное прилагательное | 1101 (4.82%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 275 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 33 (0.14%) |
| Наречие | 1534 (6.71%) |
| Предикатив | 237 (1.04%) |
| Предлог | 2880 (12.60%) |
| Союз | 2675 (11.70%) |
| Междометие | 552 (2.41%) |
| Вводное слово | 78 (0.34%) |
| Частица | 1882 (8.23%) |
| Причастие | 287 (1.26%) |
| Деепричастие | 59 (0.26%) |
| Служебных слов: | 11721 (51.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.15 |
| . точка | 95.27 |
| - тире | 24.01 |
| ! восклицательный знак | 17.36 |
| ? вопросительный знак | 11.05 |
| ... многоточие | 19.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 14.98 |
| () скобки | 3.59 |
| : двоеточие | 8.76 |
| ; точка с запятой | 0.37 |
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».
