Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 235249 |
| Слов в произведении (СВП): | 34644 |
| Приблизительно страниц: | 121 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 107.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 154.67 |
| СДП диалога, знаков: | 59.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5484 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5358 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 126 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1148.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2578.54 | —> 9606-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6962 (20.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27682 (79.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10268 (37.09%) |
| Прилагательное | 3205 (11.58%) |
| Глагол | 6146 (22.20%) |
| Местоимение-существительное | 2153 (7.78%) |
| Местоименное прилагательное | 1329 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 338 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 59 (0.21%) |
| Наречие | 1567 (5.66%) |
| Предикатив | 238 (0.86%) |
| Предлог | 3887 (14.04%) |
| Союз | 2307 (8.33%) |
| Междометие | 411 (1.48%) |
| Вводное слово | 84 (0.30%) |
| Частица | 1350 (4.88%) |
| Причастие | 945 (3.41%) |
| Деепричастие | 109 (0.39%) |
| Служебных слов: | 11634 (42.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.32 |
| . точка | 55.88 |
| - тире | 15.01 |
| ! восклицательный знак | 2.05 |
| ? вопросительный знак | 4.42 |
| ... многоточие | 0.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 1.33 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.87 |
| ; 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».
