Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 117658 |
| Слов в произведении (СВП): | 17388 |
| Приблизительно страниц: | 57 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.97 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.42 |
| СДП диалога, знаков: | 35.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3452 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3356 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 96 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1069.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2362.82 | —> 11420-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4543 (26.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 12845 (73.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3564 (27.75%) |
| Прилагательное | 1356 (10.56%) |
| Глагол | 3548 (27.62%) |
| Местоимение-существительное | 2053 (15.98%) |
| Местоименное прилагательное | 640 (4.98%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 175 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 41 (0.32%) |
| Наречие | 822 (6.40%) |
| Предикатив | 214 (1.67%) |
| Предлог | 1474 (11.48%) |
| Союз | 1425 (11.09%) |
| Междометие | 357 (2.78%) |
| Вводное слово | 75 (0.58%) |
| Частица | 1311 (10.21%) |
| Причастие | 118 (0.92%) |
| Деепричастие | 41 (0.32%) |
| Служебных слов: | 7380 (57.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.13 |
| . точка | 114.22 |
| - тире | 48.37 |
| ! восклицательный знак | 10.06 |
| ? вопросительный знак | 19.90 |
| ... многоточие | 9.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.29 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.40 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 14.78 |
| () скобки | 1.61 |
| : двоеточие | 12.02 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
