Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 411557 |
| Слов в произведении (СВП): | 60563 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81 |
| СДП диалога, знаков: | 36.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9618 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8911 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 707 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1374.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3247.59 | —> 1290-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12624 (20.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47939 (79.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17713 (36.95%) |
| Прилагательное | 5321 (11.10%) |
| Глагол | 10504 (21.91%) |
| Местоимение-существительное | 3244 (6.77%) |
| Местоименное прилагательное | 2465 (5.14%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 576 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.28%) |
| Наречие | 2741 (5.72%) |
| Предикатив | 390 (0.81%) |
| Предлог | 6260 (13.06%) |
| Союз | 4632 (9.66%) |
| Междометие | 705 (1.47%) |
| Вводное слово | 110 (0.23%) |
| Частица | 3098 (6.46%) |
| Причастие | 1274 (2.66%) |
| Деепричастие | 160 (0.33%) |
| Служебных слов: | 20678 (43.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.16 |
| . точка | 87.50 |
| - тире | 13.77 |
| ! восклицательный знак | 9.16 |
| ? вопросительный знак | 11.69 |
| ... многоточие | 8.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.06 |
| " кавычка | 8.75 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 1.63 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
