Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 501351 |
| Слов в произведении (СВП): | 67827 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.92 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 114.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 128.75 |
| СДП диалога, знаков: | 93.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7429 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6980 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 449 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2596.70 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12919 (19.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54908 (80.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21731 (39.58%) |
| Прилагательное | 7362 (13.41%) |
| Глагол | 10000 (18.21%) |
| Местоимение-существительное | 3135 (5.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2918 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 922 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 272 (0.50%) |
| Наречие | 2046 (3.73%) |
| Предикатив | 358 (0.65%) |
| Предлог | 7194 (13.10%) |
| Союз | 4265 (7.77%) |
| Междометие | 1079 (1.97%) |
| Вводное слово | 62 (0.11%) |
| Частица | 2744 (5.00%) |
| Причастие | 1889 (3.44%) |
| Деепричастие | 234 (0.43%) |
| Служебных слов: | 21634 (39.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.74 |
| . точка | 58.31 |
| - тире | 9.13 |
| ! восклицательный знак | 1.08 |
| ? вопросительный знак | 2.92 |
| ... многоточие | 0.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 15.48 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.88 |
| ; 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».
