Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 596916 |
| Слов в произведении (СВП): | 85692 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.33 |
| СДП диалога, знаков: | 47.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9965 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9429 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 536 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1309.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3027.89 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17789 (20.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67903 (79.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21490 (31.65%) |
| Прилагательное | 7432 (10.95%) |
| Глагол | 16899 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 6867 (10.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3027 (4.46%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 830 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 241 (0.35%) |
| Наречие | 3308 (4.87%) |
| Предикатив | 610 (0.90%) |
| Предлог | 7866 (11.58%) |
| Союз | 6221 (9.16%) |
| Междометие | 1363 (2.01%) |
| Вводное слово | 112 (0.16%) |
| Частица | 5296 (7.80%) |
| Причастие | 1119 (1.65%) |
| Деепричастие | 225 (0.33%) |
| Служебных слов: | 30984 (45.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.08 |
| . точка | 82.98 |
| - тире | 29.30 |
| ! восклицательный знак | 9.49 |
| ? вопросительный знак | 14.32 |
| ... многоточие | 6.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.53 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.98 |
| " кавычка | 3.90 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 6.92 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
