Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 252743 |
| Слов в произведении (СВП): | 36374 |
| Приблизительно страниц: | 127 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.31 |
| СДП диалога, знаков: | 38.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6408 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6098 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 310 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1235.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2847.05 | —> 5688-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7134 (19.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29240 (80.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8827 (30.19%) |
| Прилагательное | 3302 (11.29%) |
| Глагол | 6886 (23.55%) |
| Местоимение-существительное | 2998 (10.25%) |
| Местоименное прилагательное | 1489 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 375 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 69 (0.24%) |
| Наречие | 1578 (5.40%) |
| Предикатив | 216 (0.74%) |
| Предлог | 3663 (12.53%) |
| Союз | 2539 (8.68%) |
| Междометие | 453 (1.55%) |
| Вводное слово | 48 (0.16%) |
| Частица | 1714 (5.86%) |
| Причастие | 612 (2.09%) |
| Деепричастие | 117 (0.40%) |
| Служебных слов: | 13027 (44.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.81 |
| . точка | 98.28 |
| - тире | 35.11 |
| ! восклицательный знак | 4.48 |
| ? вопросительный знак | 11.27 |
| ... многоточие | 6.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 6.32 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 4.81 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
