Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 690171 |
| Слов в произведении (СВП): | 95895 |
| Приблизительно страниц: | 341 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.26 |
| СДП диалога, знаков: | 45.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10621 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9920 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 701 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1254.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2895.88 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22897 (23.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72998 (76.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22235 (30.46%) |
| Прилагательное | 8323 (11.40%) |
| Глагол | 18219 (24.96%) |
| Местоимение-существительное | 8061 (11.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3644 (4.99%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 857 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.21%) |
| Наречие | 4349 (5.96%) |
| Предикатив | 639 (0.88%) |
| Предлог | 8974 (12.29%) |
| Союз | 7805 (10.69%) |
| Междометие | 1572 (2.15%) |
| Вводное слово | 234 (0.32%) |
| Частица | 6748 (9.24%) |
| Причастие | 1508 (2.07%) |
| Деепричастие | 253 (0.35%) |
| Служебных слов: | 37314 (51.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.57 |
| . точка | 86.65 |
| - тире | 33.07 |
| ! восклицательный знак | 12.17 |
| ? вопросительный знак | 13.06 |
| ... многоточие | 7.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.19 |
| " кавычка | 8.27 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.05 |
| ; 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».
