Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 337210 |
| Слов в произведении (СВП): | 50453 |
| Приблизительно страниц: | 171 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.82 |
| СДП диалога, знаков: | 42.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8085 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7523 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 562 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2844.92 | —> 5737-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12257 (24.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 38196 (75.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12372 (32.39%) |
| Прилагательное | 4033 (10.56%) |
| Глагол | 9205 (24.10%) |
| Местоимение-существительное | 5520 (14.45%) |
| Местоименное прилагательное | 2366 (6.19%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 335 (0.88%) |
| Числительное (порядковое) | 79 (0.21%) |
| Наречие | 2054 (5.38%) |
| Предикатив | 385 (1.01%) |
| Предлог | 3876 (10.15%) |
| Союз | 4428 (11.59%) |
| Междометие | 932 (2.44%) |
| Вводное слово | 140 (0.37%) |
| Частица | 2853 (7.47%) |
| Причастие | 572 (1.50%) |
| Деепричастие | 63 (0.16%) |
| Служебных слов: | 20185 (52.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.53 |
| . точка | 92.88 |
| - тире | 26.94 |
| ! восклицательный знак | 14.55 |
| ? вопросительный знак | 12.07 |
| ... многоточие | 6.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.46 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.97 |
| " кавычка | 4.18 |
| () скобки | 0.81 |
| : двоеточие | 4.54 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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».
