Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 170222 |
| Слов в произведении (СВП): | 26530 |
| Приблизительно страниц: | 87 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.95 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.78 |
| СДП диалога, знаков: | 34.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3611 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3311 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 300 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 878.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1961.60 | —> 11964-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6602 (24.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 19928 (75.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 5589 (28.05%) |
| Прилагательное | 1447 (7.26%) |
| Глагол | 5091 (25.55%) |
| Местоимение-существительное | 2755 (13.82%) |
| Местоименное прилагательное | 1161 (5.83%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 293 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 68 (0.34%) |
| Наречие | 1267 (6.36%) |
| Предикатив | 174 (0.87%) |
| Предлог | 2769 (13.89%) |
| Союз | 2338 (11.73%) |
| Междометие | 350 (1.76%) |
| Вводное слово | 117 (0.59%) |
| Частица | 1908 (9.57%) |
| Причастие | 161 (0.81%) |
| Деепричастие | 266 (1.33%) |
| Служебных слов: | 11668 (58.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.21 |
| . точка | 52.24 |
| - тире | 32.68 |
| ! восклицательный знак | 38.86 |
| ? вопросительный знак | 12.82 |
| ... многоточие | 9.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 4.41 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.66 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.41 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 11.12 |
| () скобки | 1.73 |
| : двоеточие | 4.75 |
| ; точка с запятой | 0.57 |
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».
