Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 210922 |
| Слов в произведении (СВП): | 31242 |
| Приблизительно страниц: | 106 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.12 |
| СДП диалога, знаков: | 41.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5056 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4863 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 193 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1115.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2518.09 | —> 10288-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7179 (22.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 24063 (77.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7112 (29.56%) |
| Прилагательное | 2458 (10.21%) |
| Глагол | 5680 (23.60%) |
| Местоимение-существительное | 3077 (12.79%) |
| Местоименное прилагательное | 1384 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 261 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 49 (0.20%) |
| Наречие | 1604 (6.67%) |
| Предикатив | 289 (1.20%) |
| Предлог | 2990 (12.43%) |
| Союз | 2558 (10.63%) |
| Междометие | 470 (1.95%) |
| Вводное слово | 119 (0.49%) |
| Частица | 1862 (7.74%) |
| Причастие | 592 (2.46%) |
| Деепричастие | 100 (0.42%) |
| Служебных слов: | 12565 (52.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.38 |
| . точка | 70.93 |
| - тире | 30.50 |
| ! восклицательный знак | 3.26 |
| ? вопросительный знак | 10.95 |
| ... многоточие | 17.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.32 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.96 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 8.58 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 4.96 |
| ; точка с запятой | 2.78 |
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».
