Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 582848 |
| Слов в произведении (СВП): | 87899 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.78 |
| СДП диалога, знаков: | 47.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10166 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9507 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 659 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2850.15 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19893 (22.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68006 (77.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21217 (31.20%) |
| Прилагательное | 7728 (11.36%) |
| Глагол | 15816 (23.26%) |
| Местоимение-существительное | 7558 (11.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3512 (5.16%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 564 (0.83%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.22%) |
| Наречие | 3325 (4.89%) |
| Предикатив | 629 (0.92%) |
| Предлог | 7401 (10.88%) |
| Союз | 7309 (10.75%) |
| Междометие | 1526 (2.24%) |
| Вводное слово | 149 (0.22%) |
| Частица | 5831 (8.57%) |
| Причастие | 1461 (2.15%) |
| Деепричастие | 177 (0.26%) |
| Служебных слов: | 33476 (49.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.07 |
| . точка | 89.98 |
| - тире | 25.04 |
| ! восклицательный знак | 10.96 |
| ? вопросительный знак | 14.71 |
| ... многоточие | 3.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 10.53 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 4.99 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
