Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 428422 |
| Слов в произведении (СВП): | 60757 |
| Приблизительно страниц: | 221 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79 |
| СДП диалога, знаков: | 48.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10046 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9406 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 640 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1322.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3205.36 | —> 1559-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13901 (22.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46856 (77.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15258 (32.56%) |
| Прилагательное | 5513 (11.77%) |
| Глагол | 10398 (22.19%) |
| Местоимение-существительное | 3847 (8.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2491 (5.32%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 527 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.26%) |
| Наречие | 2890 (6.17%) |
| Предикатив | 453 (0.97%) |
| Предлог | 5886 (12.56%) |
| Союз | 4881 (10.42%) |
| Междометие | 856 (1.83%) |
| Вводное слово | 242 (0.52%) |
| Частица | 3966 (8.46%) |
| Причастие | 1129 (2.41%) |
| Деепричастие | 153 (0.33%) |
| Служебных слов: | 22335 (47.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.12 |
| . точка | 74.69 |
| - тире | 26.81 |
| ! восклицательный знак | 7.98 |
| ? вопросительный знак | 11.09 |
| ... многоточие | 17.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.40 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.56 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 16.18 |
| () скобки | 1.22 |
| : двоеточие | 6.22 |
| ; 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».
