Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 448250 |
| Слов в произведении (СВП): | 66863 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.39 |
| СДП диалога, знаков: | 48.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8845 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7838 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1007 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1208.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2805.27 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14928 (22.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51935 (77.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17740 (34.16%) |
| Прилагательное | 4666 (8.98%) |
| Глагол | 11610 (22.35%) |
| Местоимение-существительное | 4571 (8.80%) |
| Местоименное прилагательное | 2766 (5.33%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1309 (2.52%) |
| Числительное (порядковое) | 339 (0.65%) |
| Наречие | 2816 (5.42%) |
| Предикатив | 472 (0.91%) |
| Предлог | 7403 (14.25%) |
| Союз | 5393 (10.38%) |
| Междометие | 1380 (2.66%) |
| Вводное слово | 88 (0.17%) |
| Частица | 3533 (6.80%) |
| Причастие | 925 (1.78%) |
| Деепричастие | 141 (0.27%) |
| Служебных слов: | 25287 (48.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.74 |
| . точка | 82.89 |
| - тире | 9.81 |
| ! восклицательный знак | 11.80 |
| ? вопросительный знак | 7.27 |
| ... многоточие | 0.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 31.26 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 6.06 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
