Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 234477 |
| Слов в произведении (СВП): | 35749 |
| Приблизительно страниц: | 122 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.1 |
| СДП диалога, знаков: | 43.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4871 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4703 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 168 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1078.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2331.41 | —> 11530-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8620 (24.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27129 (75.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8550 (31.52%) |
| Прилагательное | 3048 (11.24%) |
| Глагол | 6731 (24.81%) |
| Местоимение-существительное | 2814 (10.37%) |
| Местоименное прилагательное | 1375 (5.07%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 413 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 58 (0.21%) |
| Наречие | 2151 (7.93%) |
| Предикатив | 327 (1.21%) |
| Предлог | 3084 (11.37%) |
| Союз | 2960 (10.91%) |
| Междометие | 660 (2.43%) |
| Вводное слово | 164 (0.60%) |
| Частица | 2165 (7.98%) |
| Причастие | 278 (1.02%) |
| Деепричастие | 55 (0.20%) |
| Служебных слов: | 13284 (48.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.72 |
| . точка | 72.62 |
| - тире | 20.98 |
| ! восклицательный знак | 24.64 |
| ? вопросительный знак | 15.89 |
| ... многоточие | 15.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 13.01 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 3.58 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
