Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 237537 |
| Слов в произведении (СВП): | 36691 |
| Приблизительно страниц: | 124 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.28 |
| СДП диалога, знаков: | 46.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5108 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4955 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 153 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1093.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2376.72 | —> 11344-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8231 (22.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 28460 (77.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9290 (32.64%) |
| Прилагательное | 3068 (10.78%) |
| Глагол | 7118 (25.01%) |
| Местоимение-существительное | 2811 (9.88%) |
| Местоименное прилагательное | 1607 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 385 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 50 (0.18%) |
| Наречие | 1908 (6.70%) |
| Предикатив | 277 (0.97%) |
| Предлог | 3545 (12.46%) |
| Союз | 2818 (9.90%) |
| Междометие | 663 (2.33%) |
| Вводное слово | 120 (0.42%) |
| Частица | 2085 (7.33%) |
| Причастие | 356 (1.25%) |
| Деепричастие | 65 (0.23%) |
| Служебных слов: | 13718 (48.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.62 |
| . точка | 80.92 |
| - тире | 19.76 |
| ! восклицательный знак | 19.38 |
| ? вопросительный знак | 10.60 |
| ... многоточие | 11.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 10.25 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 2.62 |
| ; 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».
