Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 271268 |
| Слов в произведении (СВП): | 39665 |
| Приблизительно страниц: | 143 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 93.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 109.55 |
| СДП диалога, знаков: | 62.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7475 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7233 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 242 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1388.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3258.17 | —> 1232-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8138 (20.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 31527 (79.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10211 (32.39%) |
| Прилагательное | 4122 (13.07%) |
| Глагол | 7017 (22.26%) |
| Местоимение-существительное | 3137 (9.95%) |
| Местоименное прилагательное | 1628 (5.16%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 372 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 83 (0.26%) |
| Наречие | 1809 (5.74%) |
| Предикатив | 221 (0.70%) |
| Предлог | 4350 (13.80%) |
| Союз | 2799 (8.88%) |
| Междометие | 504 (1.60%) |
| Вводное слово | 97 (0.31%) |
| Частица | 1668 (5.29%) |
| Причастие | 884 (2.80%) |
| Деепричастие | 122 (0.39%) |
| Служебных слов: | 14310 (45.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.40 |
| . точка | 63.68 |
| - тире | 16.87 |
| ! восклицательный знак | 2.02 |
| ? вопросительный знак | 4.56 |
| ... многоточие | 1.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 3.38 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.34 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
