Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531714 |
| Слов в произведении (СВП): | 74978 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.39 |
| СДП диалога, знаков: | 40.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9138 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8402 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 736 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1243.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2818.67 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16625 (22.17% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58353 (77.83% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16850 (28.88%) |
| Прилагательное | 6382 (10.94%) |
| Глагол | 15417 (26.42%) |
| Местоимение-существительное | 6627 (11.36%) |
| Местоименное прилагательное | 2414 (4.14%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 783 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.27%) |
| Наречие | 3461 (5.93%) |
| Предикатив | 638 (1.09%) |
| Предлог | 7112 (12.19%) |
| Союз | 5851 (10.03%) |
| Междометие | 1149 (1.97%) |
| Вводное слово | 163 (0.28%) |
| Частица | 4758 (8.15%) |
| Причастие | 1066 (1.83%) |
| Деепричастие | 201 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28283 (48.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.29 |
| . точка | 102.52 |
| - тире | 45.53 |
| ! восклицательный знак | 12.40 |
| ? вопросительный знак | 20.25 |
| ... многоточие | 6.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.31 |
| " кавычка | 7.56 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 5.37 |
| ; точка с запятой | 0.52 |
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».
