Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 187857 |
| Слов в произведении (СВП): | 28267 |
| Приблизительно страниц: | 97 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.52 |
| СДП диалога, знаков: | 39.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5730 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5514 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 216 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2852.84 | —> 5623-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7212 (25.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 21055 (74.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6549 (31.10%) |
| Прилагательное | 2501 (11.88%) |
| Глагол | 5052 (23.99%) |
| Местоимение-существительное | 2094 (9.95%) |
| Местоименное прилагательное | 998 (4.74%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 369 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 63 (0.30%) |
| Наречие | 1512 (7.18%) |
| Предикатив | 355 (1.69%) |
| Предлог | 2399 (11.39%) |
| Союз | 2581 (12.26%) |
| Междометие | 501 (2.38%) |
| Вводное слово | 134 (0.64%) |
| Частица | 2301 (10.93%) |
| Причастие | 362 (1.72%) |
| Деепричастие | 55 (0.26%) |
| Служебных слов: | 11073 (52.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.77 |
| . точка | 92.65 |
| - тире | 26.43 |
| ! восклицательный знак | 7.71 |
| ? вопросительный знак | 19.67 |
| ... многоточие | 10.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.42 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.42 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 6.26 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 5.70 |
| ; точка с запятой | 0.32 |
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».
