Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 433009 |
| Слов в произведении (СВП): | 64148 |
| Приблизительно страниц: | 220 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.39 |
| СДП диалога, знаков: | 54.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8073 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7642 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 431 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1170.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2693.39 | —> 8124-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15622 (24.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48526 (75.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15204 (31.33%) |
| Прилагательное | 5384 (11.10%) |
| Глагол | 11618 (23.94%) |
| Местоимение-существительное | 5115 (10.54%) |
| Местоименное прилагательное | 2717 (5.60%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 868 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.22%) |
| Наречие | 3138 (6.47%) |
| Предикатив | 434 (0.89%) |
| Предлог | 6011 (12.39%) |
| Союз | 5337 (11.00%) |
| Междометие | 1190 (2.45%) |
| Вводное слово | 170 (0.35%) |
| Частица | 4497 (9.27%) |
| Причастие | 736 (1.52%) |
| Деепричастие | 130 (0.27%) |
| Служебных слов: | 25184 (51.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.64 |
| . точка | 63.60 |
| - тире | 32.67 |
| ! восклицательный знак | 13.70 |
| ? вопросительный знак | 10.30 |
| ... многоточие | 11.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.40 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.55 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.23 |
| " кавычка | 3.41 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 7.14 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
