Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 285020 |
| Слов в произведении (СВП): | 42224 |
| Приблизительно страниц: | 152 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.42 |
| СДП диалога, знаков: | 126.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 0.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8397 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7563 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 834 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1329.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3261.78 | —> 1204-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9441 (22.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 32783 (77.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 11149 (34.01%) |
| Прилагательное | 3595 (10.97%) |
| Глагол | 6297 (19.21%) |
| Местоимение-существительное | 2838 (8.66%) |
| Местоименное прилагательное | 1804 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 430 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.49%) |
| Наречие | 1801 (5.49%) |
| Предикатив | 460 (1.40%) |
| Предлог | 4586 (13.99%) |
| Союз | 3367 (10.27%) |
| Междометие | 620 (1.89%) |
| Вводное слово | 129 (0.39%) |
| Частица | 2614 (7.97%) |
| Причастие | 658 (2.01%) |
| Деепричастие | 71 (0.22%) |
| Служебных слов: | 16035 (48.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.66 |
| . точка | 79.74 |
| - тире | 0.28 |
| ! восклицательный знак | 11.06 |
| ? вопросительный знак | 9.19 |
| ... многоточие | 14.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.83 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 20.18 |
| () скобки | 4.95 |
| : двоеточие | 12.22 |
| ; точка с запятой | 3.43 |
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».
