Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 223853 |
| Слов в произведении (СВП): | 33704 |
| Приблизительно страниц: | 114 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.21 |
| СДП диалога, знаков: | 48.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5134 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4919 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 215 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1066.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2392.67 | —> 11267-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7993 (23.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 25711 (76.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7350 (28.59%) |
| Прилагательное | 2756 (10.72%) |
| Глагол | 6380 (24.81%) |
| Местоимение-существительное | 3660 (14.24%) |
| Местоименное прилагательное | 1435 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 374 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.61%) |
| Наречие | 1549 (6.02%) |
| Предикатив | 338 (1.31%) |
| Предлог | 2551 (9.92%) |
| Союз | 2829 (11.00%) |
| Междометие | 640 (2.49%) |
| Вводное слово | 120 (0.47%) |
| Частица | 2214 (8.61%) |
| Причастие | 343 (1.33%) |
| Деепричастие | 46 (0.18%) |
| Служебных слов: | 13499 (52.50%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.55 |
| . точка | 94.26 |
| - тире | 19.82 |
| ! восклицательный знак | 1.60 |
| ? вопросительный знак | 12.16 |
| ... многоточие | 10.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 8.25 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 3.47 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
