Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 171980 |
| Слов в произведении (СВП): | 24338 |
| Приблизительно страниц: | 84 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.44 |
| СДП диалога, знаков: | 37.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4900 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4607 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 293 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1126.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2704.95 | —> 7951-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6020 (24.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 18318 (75.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 5785 (31.58%) |
| Прилагательное | 1955 (10.67%) |
| Глагол | 4559 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 2362 (12.89%) |
| Местоименное прилагательное | 1086 (5.93%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 238 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 58 (0.32%) |
| Наречие | 1105 (6.03%) |
| Предикатив | 200 (1.09%) |
| Предлог | 2123 (11.59%) |
| Союз | 1755 (9.58%) |
| Междометие | 371 (2.03%) |
| Вводное слово | 128 (0.70%) |
| Частица | 1625 (8.87%) |
| Причастие | 167 (0.91%) |
| Деепричастие | 41 (0.22%) |
| Служебных слов: | 9493 (51.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.57 |
| . точка | 116.28 |
| - тире | 49.02 |
| ! восклицательный знак | 10.89 |
| ? вопросительный знак | 17.59 |
| ... многоточие | 17.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.85 |
| " кавычка | 6.08 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.52 |
| ; 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».
