Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 237763 |
| Слов в произведении (СВП): | 39191 |
| Приблизительно страниц: | 124 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.77 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.46 |
| СДП диалога, знаков: | 94.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 0.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5029 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4616 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 413 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 953.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2179.78 | —> 11868-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11684 (29.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27507 (70.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7268 (26.42%) |
| Прилагательное | 2557 (9.30%) |
| Глагол | 7394 (26.88%) |
| Местоимение-существительное | 4864 (17.68%) |
| Местоименное прилагательное | 1940 (7.05%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 384 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 42 (0.15%) |
| Наречие | 2081 (7.57%) |
| Предикатив | 306 (1.11%) |
| Предлог | 3001 (10.91%) |
| Союз | 4414 (16.05%) |
| Междометие | 602 (2.19%) |
| Вводное слово | 152 (0.55%) |
| Частица | 3180 (11.56%) |
| Причастие | 189 (0.69%) |
| Деепричастие | 38 (0.14%) |
| Служебных слов: | 18203 (66.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 163.56 |
| . точка | 47.79 |
| - тире | 10.69 |
| ! восклицательный знак | 14.77 |
| ? вопросительный знак | 6.79 |
| ... многоточие | 2.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.74 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 4.64 |
| () скобки | 0.94 |
| : двоеточие | 3.65 |
| ; точка с запятой | 17.58 |
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».
