Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 263789 |
| Слов в произведении (СВП): | 35427 |
| Приблизительно страниц: | 130 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.41 |
| СДП диалога, знаков: | 56.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7279 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7017 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 262 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1399.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3352.17 | —> 795-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6877 (19.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 28550 (80.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10251 (35.91%) |
| Прилагательное | 3484 (12.20%) |
| Глагол | 6172 (21.62%) |
| Местоимение-существительное | 1733 (6.07%) |
| Местоименное прилагательное | 1257 (4.40%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 477 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.60%) |
| Наречие | 1360 (4.76%) |
| Предикатив | 182 (0.64%) |
| Предлог | 3928 (13.76%) |
| Союз | 2679 (9.38%) |
| Междометие | 383 (1.34%) |
| Вводное слово | 48 (0.17%) |
| Частица | 1853 (6.49%) |
| Причастие | 699 (2.45%) |
| Деепричастие | 91 (0.32%) |
| Служебных слов: | 11974 (41.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.87 |
| . точка | 87.81 |
| - тире | 34.04 |
| ! восклицательный знак | 1.52 |
| ? вопросительный знак | 11.77 |
| ... многоточие | 0.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 2.54 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.68 |
| ; 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».
