Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 244966 |
| Слов в произведении (СВП): | 36145 |
| Приблизительно страниц: | 122 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.83 |
| СДП диалога, знаков: | 51.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5196 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4935 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 261 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1067.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2364.16 | —> 11409-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8905 (24.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27240 (75.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7990 (29.33%) |
| Прилагательное | 2761 (10.14%) |
| Глагол | 7033 (25.82%) |
| Местоимение-существительное | 2981 (10.94%) |
| Местоименное прилагательное | 1614 (5.93%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 450 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 63 (0.23%) |
| Наречие | 1857 (6.82%) |
| Предикатив | 335 (1.23%) |
| Предлог | 3435 (12.61%) |
| Союз | 3265 (11.99%) |
| Междометие | 595 (2.18%) |
| Вводное слово | 138 (0.51%) |
| Частица | 2376 (8.72%) |
| Причастие | 393 (1.44%) |
| Деепричастие | 82 (0.30%) |
| Служебных слов: | 14494 (53.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.75 |
| . точка | 74.62 |
| - тире | 46.09 |
| ! восклицательный знак | 8.41 |
| ? вопросительный знак | 9.82 |
| ... многоточие | 24.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.33 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 6.25 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 2.71 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
