Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 442449 |
| Слов в произведении (СВП): | 59486 |
| Приблизительно страниц: | 219 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.58 |
| СДП диалога, знаков: | 57.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9084 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8537 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 547 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1325.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3120.64 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14095 (23.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45391 (76.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13876 (30.57%) |
| Прилагательное | 6461 (14.23%) |
| Глагол | 10575 (23.30%) |
| Местоимение-существительное | 4071 (8.97%) |
| Местоименное прилагательное | 2049 (4.51%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 494 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.33%) |
| Наречие | 2682 (5.91%) |
| Предикатив | 463 (1.02%) |
| Предлог | 5572 (12.28%) |
| Союз | 5211 (11.48%) |
| Междометие | 1166 (2.57%) |
| Вводное слово | 186 (0.41%) |
| Частица | 4053 (8.93%) |
| Причастие | 989 (2.18%) |
| Деепричастие | 170 (0.37%) |
| Служебных слов: | 22484 (49.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.42 |
| . точка | 67.39 |
| - тире | 33.17 |
| ! восклицательный знак | 12.31 |
| ? вопросительный знак | 12.62 |
| ... многоточие | 9.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.62 |
| " кавычка | 2.59 |
| () скобки | 1.50 |
| : двоеточие | 9.87 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
