Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 186992 |
| Слов в произведении (СВП): | 27396 |
| Приблизительно страниц: | 93 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51.24 |
| СДП диалога, знаков: | 36.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5148 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4833 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 315 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1156.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2724.79 | —> 7629-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6268 (22.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 21128 (77.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6365 (30.13%) |
| Прилагательное | 2350 (11.12%) |
| Глагол | 5053 (23.92%) |
| Местоимение-существительное | 2981 (14.11%) |
| Местоименное прилагательное | 1022 (4.84%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 203 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 55 (0.26%) |
| Наречие | 1409 (6.67%) |
| Предикатив | 240 (1.14%) |
| Предлог | 2294 (10.86%) |
| Союз | 1629 (7.71%) |
| Междометие | 474 (2.24%) |
| Вводное слово | 112 (0.53%) |
| Частица | 1788 (8.46%) |
| Причастие | 407 (1.93%) |
| Деепричастие | 36 (0.17%) |
| Служебных слов: | 10336 (48.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.81 |
| . точка | 108.15 |
| - тире | 32.19 |
| ! восклицательный знак | 6.75 |
| ? вопросительный знак | 24.75 |
| ... многоточие | 16.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.33 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 9.23 |
| () скобки | 0.58 |
| : двоеточие | 10.73 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
