Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 400750 |
| Слов в произведении (СВП): | 60721 |
| Приблизительно страниц: | 205 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.94 |
| СДП диалога, знаков: | 42.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7274 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6926 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 348 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1172.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2628.07 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15384 (25.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45337 (74.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12829 (28.30%) |
| Прилагательное | 4510 (9.95%) |
| Глагол | 12177 (26.86%) |
| Местоимение-существительное | 6215 (13.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2608 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 529 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 82 (0.18%) |
| Наречие | 3036 (6.70%) |
| Предикатив | 497 (1.10%) |
| Предлог | 5634 (12.43%) |
| Союз | 4660 (10.28%) |
| Междометие | 1111 (2.45%) |
| Вводное слово | 167 (0.37%) |
| Частица | 4341 (9.57%) |
| Причастие | 480 (1.06%) |
| Деепричастие | 193 (0.43%) |
| Служебных слов: | 24933 (54.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.38 |
| . точка | 99.34 |
| - тире | 18.10 |
| ! восклицательный знак | 6.11 |
| ? вопросительный знак | 10.05 |
| ... многоточие | 6.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.86 |
| " кавычка | 2.59 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 2.34 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
