Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 277500 |
| Слов в произведении (СВП): | 37509 |
| Приблизительно страниц: | 142 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.74 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.3 |
| СДП диалога, знаков: | 57.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7135 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6479 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 656 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1397.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3177.46 | —> 1761-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7128 (19.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 30381 (81.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9526 (31.36%) |
| Прилагательное | 3997 (13.16%) |
| Глагол | 6487 (21.35%) |
| Местоимение-существительное | 2162 (7.12%) |
| Местоименное прилагательное | 1551 (5.11%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 408 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 70 (0.23%) |
| Наречие | 1619 (5.33%) |
| Предикатив | 229 (0.75%) |
| Предлог | 3459 (11.39%) |
| Союз | 2575 (8.48%) |
| Междометие | 457 (1.50%) |
| Вводное слово | 112 (0.37%) |
| Частица | 1780 (5.86%) |
| Причастие | 707 (2.33%) |
| Деепричастие | 74 (0.24%) |
| Служебных слов: | 12174 (40.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.80 |
| . точка | 60.84 |
| - тире | 41.96 |
| ! восклицательный знак | 16.26 |
| ? вопросительный знак | 14.45 |
| ... многоточие | 11.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.59 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 9.62 |
| () скобки | 1.55 |
| : двоеточие | 4.27 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
