Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 217299 |
| Слов в произведении (СВП): | 29508 |
| Приблизительно страниц: | 109 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.04 |
| СДП диалога, знаков: | 39.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6895 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6386 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 509 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1404.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3413.84 | —> 540-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6567 (22.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 22941 (77.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7444 (32.45%) |
| Прилагательное | 3054 (13.31%) |
| Глагол | 5053 (22.03%) |
| Местоимение-существительное | 1850 (8.06%) |
| Местоименное прилагательное | 1088 (4.74%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 357 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 82 (0.36%) |
| Наречие | 1312 (5.72%) |
| Предикатив | 207 (0.90%) |
| Предлог | 2691 (11.73%) |
| Союз | 2363 (10.30%) |
| Междометие | 457 (1.99%) |
| Вводное слово | 74 (0.32%) |
| Частица | 1736 (7.57%) |
| Причастие | 433 (1.89%) |
| Деепричастие | 71 (0.31%) |
| Служебных слов: | 10335 (45.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.31 |
| . точка | 80.93 |
| - тире | 43.62 |
| ! восклицательный знак | 16.33 |
| ? вопросительный знак | 13.59 |
| ... многоточие | 17.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.24 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.47 |
| " кавычка | 19.38 |
| () скобки | 1.08 |
| : двоеточие | 1.56 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
