Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 393998 |
| Слов в произведении (СВП): | 57005 |
| Приблизительно страниц: | 201 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.65 |
| СДП диалога, знаков: | 50.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10092 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9284 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 808 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1291.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3149.10 | —> 1982-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13781 (24.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43224 (75.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13141 (30.40%) |
| Прилагательное | 5443 (12.59%) |
| Глагол | 9685 (22.41%) |
| Местоимение-существительное | 4004 (9.26%) |
| Местоименное прилагательное | 2376 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 551 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.31%) |
| Наречие | 3114 (7.20%) |
| Предикатив | 497 (1.15%) |
| Предлог | 5247 (12.14%) |
| Союз | 5030 (11.64%) |
| Междометие | 782 (1.81%) |
| Вводное слово | 223 (0.52%) |
| Частица | 4233 (9.79%) |
| Причастие | 801 (1.85%) |
| Деепричастие | 154 (0.36%) |
| Служебных слов: | 22064 (51.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.27 |
| . точка | 69.71 |
| - тире | 35.72 |
| ! восклицательный знак | 7.49 |
| ? вопросительный знак | 11.30 |
| ... многоточие | 15.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 12.09 |
| () скобки | 1.47 |
| : двоеточие | 7.14 |
| ; точка с запятой | 6.14 |
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».
