Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 256366 |
| Слов в произведении (СВП): | 36591 |
| Приблизительно страниц: | 131 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.71 |
| СДП диалога, знаков: | 40.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5980 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5736 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 244 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2709.09 | —> 7889-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7697 (21.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 28894 (78.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9987 (34.56%) |
| Прилагательное | 3029 (10.48%) |
| Глагол | 7046 (24.39%) |
| Местоимение-существительное | 2822 (9.77%) |
| Местоименное прилагательное | 1514 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 417 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.36%) |
| Наречие | 1563 (5.41%) |
| Предикатив | 248 (0.86%) |
| Предлог | 3167 (10.96%) |
| Союз | 3003 (10.39%) |
| Междометие | 495 (1.71%) |
| Вводное слово | 91 (0.31%) |
| Частица | 2051 (7.10%) |
| Причастие | 341 (1.18%) |
| Деепричастие | 47 (0.16%) |
| Служебных слов: | 13192 (45.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.97 |
| . точка | 91.72 |
| - тире | 35.99 |
| ! восклицательный знак | 13.45 |
| ? вопросительный знак | 11.31 |
| ... многоточие | 7.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.45 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.16 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 17.76 |
| () скобки | 1.09 |
| : двоеточие | 13.56 |
| ; точка с запятой | 0.52 |
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».
