Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 410044 |
| Слов в произведении (СВП): | 59980 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.01 |
| СДП диалога, знаков: | 66.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4699 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4428 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 271 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 860.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1787.78 | —> 11992-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17787 (29.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42193 (70.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10919 (25.88%) |
| Прилагательное | 4665 (11.06%) |
| Глагол | 9708 (23.01%) |
| Местоимение-существительное | 6380 (15.12%) |
| Местоименное прилагательное | 4215 (9.99%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 735 (1.74%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.27%) |
| Наречие | 3273 (7.76%) |
| Предикатив | 577 (1.37%) |
| Предлог | 4990 (11.83%) |
| Союз | 6043 (14.32%) |
| Междометие | 1238 (2.93%) |
| Вводное слово | 175 (0.41%) |
| Частица | 4780 (11.33%) |
| Причастие | 697 (1.65%) |
| Деепричастие | 195 (0.46%) |
| Служебных слов: | 28028 (66.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.31 |
| . точка | 80.61 |
| - тире | 30.63 |
| ! восклицательный знак | 0.20 |
| ? вопросительный знак | 7.79 |
| ... многоточие | 3.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 7.07 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 4.10 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
