Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 253664 |
| Слов в произведении (СВП): | 36826 |
| Приблизительно страниц: | 130 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.84 |
| СДП диалога, знаков: | 36 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7698 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7120 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 578 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1309.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3241.57 | —> 1328-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7251 (19.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29575 (80.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10439 (35.30%) |
| Прилагательное | 4029 (13.62%) |
| Глагол | 6289 (21.26%) |
| Местоимение-существительное | 2777 (9.39%) |
| Местоименное прилагательное | 1341 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 428 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 103 (0.35%) |
| Наречие | 1359 (4.60%) |
| Предикатив | 244 (0.83%) |
| Предлог | 3770 (12.75%) |
| Союз | 2408 (8.14%) |
| Междометие | 474 (1.60%) |
| Вводное слово | 56 (0.19%) |
| Частица | 1498 (5.07%) |
| Причастие | 622 (2.10%) |
| Деепричастие | 113 (0.38%) |
| Служебных слов: | 12441 (42.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.11 |
| . точка | 107.15 |
| - тире | 21.51 |
| ! восклицательный знак | 14.23 |
| ? вопросительный знак | 9.48 |
| ... многоточие | 9.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.84 |
| " кавычка | 19.04 |
| () скобки | 0.87 |
| : двоеточие | 10.51 |
| ; точка с запятой | 0.62 |
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».
