Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 208705 |
| Слов в произведении (СВП): | 31287 |
| Приблизительно страниц: | 109 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.78 |
| СДП диалога, знаков: | 49.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5323 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5067 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 256 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2706.32 | —> 7931-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6611 (21.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 24676 (78.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7651 (31.01%) |
| Прилагательное | 2651 (10.74%) |
| Глагол | 5662 (22.95%) |
| Местоимение-существительное | 2691 (10.91%) |
| Местоименное прилагательное | 1333 (5.40%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 475 (1.92%) |
| Числительное (порядковое) | 53 (0.21%) |
| Наречие | 1227 (4.97%) |
| Предикатив | 224 (0.91%) |
| Предлог | 2934 (11.89%) |
| Союз | 2287 (9.27%) |
| Междометие | 547 (2.22%) |
| Вводное слово | 69 (0.28%) |
| Частица | 1716 (6.95%) |
| Причастие | 367 (1.49%) |
| Деепричастие | 63 (0.26%) |
| Служебных слов: | 11644 (47.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.93 |
| . точка | 85.21 |
| - тире | 14.99 |
| ! восклицательный знак | 3.26 |
| ? вопросительный знак | 11.25 |
| ... многоточие | 5.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 13.55 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 3.32 |
| ; точка с запятой | 0.26 |
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».
