Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 221789 |
| Слов в произведении (СВП): | 31941 |
| Приблизительно страниц: | 116 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 49.92 |
| СДП диалога, знаков: | 33.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7410 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6628 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 782 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1361.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3388.68 | —> 643-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6462 (20.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 25479 (79.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9158 (35.94%) |
| Прилагательное | 3687 (14.47%) |
| Глагол | 5570 (21.86%) |
| Местоимение-существительное | 1762 (6.92%) |
| Местоименное прилагательное | 1119 (4.39%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 312 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 102 (0.40%) |
| Наречие | 1113 (4.37%) |
| Предикатив | 216 (0.85%) |
| Предлог | 3370 (13.23%) |
| Союз | 2090 (8.20%) |
| Междометие | 408 (1.60%) |
| Вводное слово | 42 (0.16%) |
| Частица | 1344 (5.27%) |
| Причастие | 378 (1.48%) |
| Деепричастие | 59 (0.23%) |
| Служебных слов: | 10196 (40.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.01 |
| . точка | 104.13 |
| - тире | 27.86 |
| ! восклицательный знак | 17.16 |
| ? вопросительный знак | 9.96 |
| ... многоточие | 8.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.16 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 15.47 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 14.28 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
