Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 220199 |
| Слов в произведении (СВП): | 34092 |
| Приблизительно страниц: | 113 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.03 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.9 |
| СДП диалога, знаков: | 36.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5753 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5549 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 204 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2658.81 | —> 8631-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8265 (24.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 25827 (75.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7677 (29.72%) |
| Прилагательное | 2401 (9.30%) |
| Глагол | 6602 (25.56%) |
| Местоимение-существительное | 2947 (11.41%) |
| Местоименное прилагательное | 1619 (6.27%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 319 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 68 (0.26%) |
| Наречие | 1766 (6.84%) |
| Предикатив | 254 (0.98%) |
| Предлог | 3112 (12.05%) |
| Союз | 3070 (11.89%) |
| Междометие | 604 (2.34%) |
| Вводное слово | 100 (0.39%) |
| Частица | 2206 (8.54%) |
| Причастие | 514 (1.99%) |
| Деепричастие | 71 (0.27%) |
| Служебных слов: | 13732 (53.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.14 |
| . точка | 69.72 |
| - тире | 24.11 |
| ! восклицательный знак | 24.23 |
| ? вопросительный знак | 17.72 |
| ... многоточие | 14.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.35 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.97 |
| " кавычка | 5.49 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 7.60 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
