Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 84216 |
| Слов в произведении (СВП): | 12211 |
| Приблизительно страниц: | 42 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.85 |
| СДП диалога, знаков: | 37.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 2901 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2851 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 50 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1113.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2542.97 | —> 10031-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2588 (21.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 9623 (78.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 2938 (30.53%) |
| Прилагательное | 942 (9.79%) |
| Глагол | 2502 (26.00%) |
| Местоимение-существительное | 1331 (13.83%) |
| Местоименное прилагательное | 493 (5.12%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 114 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 15 (0.16%) |
| Наречие | 493 (5.12%) |
| Предикатив | 73 (0.76%) |
| Предлог | 1102 (11.45%) |
| Союз | 893 (9.28%) |
| Междометие | 186 (1.93%) |
| Вводное слово | 24 (0.25%) |
| Частица | 634 (6.59%) |
| Причастие | 110 (1.14%) |
| Деепричастие | 22 (0.23%) |
| Служебных слов: | 4686 (48.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.84 |
| . точка | 112.93 |
| - тире | 35.30 |
| ! восклицательный знак | 7.04 |
| ? вопросительный знак | 10.40 |
| ... многоточие | 6.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.33 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.82 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 7.53 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 3.11 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
