Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 681612 |
| Слов в произведении (СВП): | 99708 |
| Приблизительно страниц: | 356 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.4 |
| СДП диалога, знаков: | 40.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10915 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10131 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 784 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1297.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2977.02 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23355 (23.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76353 (76.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22410 (29.35%) |
| Прилагательное | 8456 (11.07%) |
| Глагол | 19870 (26.02%) |
| Местоимение-существительное | 7997 (10.47%) |
| Местоименное прилагательное | 3710 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 863 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 149 (0.20%) |
| Наречие | 5115 (6.70%) |
| Предикатив | 842 (1.10%) |
| Предлог | 8969 (11.75%) |
| Союз | 7954 (10.42%) |
| Междометие | 1405 (1.84%) |
| Вводное слово | 260 (0.34%) |
| Частица | 6555 (8.59%) |
| Причастие | 1529 (2.00%) |
| Деепричастие | 321 (0.42%) |
| Служебных слов: | 37182 (48.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.62 |
| . точка | 83.92 |
| - тире | 15.83 |
| ! восклицательный знак | 11.97 |
| ? вопросительный знак | 13.17 |
| ... многоточие | 5.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.82 |
| " кавычка | 4.48 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.54 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
