Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 215882 |
| Слов в произведении (СВП): | 29605 |
| Приблизительно страниц: | 111 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.74 |
| СДП диалога, знаков: | 58.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6427 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6059 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 368 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1258.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3072.75 | —> 2747-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6310 (21.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 23295 (78.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7538 (32.36%) |
| Прилагательное | 2755 (11.83%) |
| Глагол | 5049 (21.67%) |
| Местоимение-существительное | 2447 (10.50%) |
| Местоименное прилагательное | 1138 (4.89%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 307 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 94 (0.40%) |
| Наречие | 1155 (4.96%) |
| Предикатив | 217 (0.93%) |
| Предлог | 2546 (10.93%) |
| Союз | 2331 (10.01%) |
| Междометие | 522 (2.24%) |
| Вводное слово | 98 (0.42%) |
| Частица | 1591 (6.83%) |
| Причастие | 504 (2.16%) |
| Деепричастие | 66 (0.28%) |
| Служебных слов: | 10747 (46.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.24 |
| . точка | 78.03 |
| - тире | 36.48 |
| ! восклицательный знак | 7.90 |
| ? вопросительный знак | 9.69 |
| ... многоточие | 13.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.61 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 10.44 |
| () скобки | 1.01 |
| : двоеточие | 6.45 |
| ; точка с запятой | 0.61 |
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».
