Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 263284 |
| Слов в произведении (СВП): | 36249 |
| Приблизительно страниц: | 131 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.62 |
| СДП диалога, знаков: | 49.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 64.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5804 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5480 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 324 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2664.46 | —> 8551-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8560 (23.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27689 (76.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8741 (31.57%) |
| Прилагательное | 2920 (10.55%) |
| Глагол | 6370 (23.01%) |
| Местоимение-существительное | 2673 (9.65%) |
| Местоименное прилагательное | 1630 (5.89%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 484 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.41%) |
| Наречие | 1623 (5.86%) |
| Предикатив | 259 (0.94%) |
| Предлог | 3386 (12.23%) |
| Союз | 2678 (9.67%) |
| Междометие | 545 (1.97%) |
| Вводное слово | 176 (0.64%) |
| Частица | 2283 (8.25%) |
| Причастие | 601 (2.17%) |
| Деепричастие | 60 (0.22%) |
| Служебных слов: | 13435 (48.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.25 |
| . точка | 95.64 |
| - тире | 53.16 |
| ! восклицательный знак | 4.80 |
| ? вопросительный знак | 15.95 |
| ... многоточие | 9.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 11.95 |
| () скобки | 0.63 |
| : двоеточие | 5.57 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
