Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 418004 |
| Слов в произведении (СВП): | 59285 |
| Приблизительно страниц: | 196 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.46 |
| СДП диалога, знаков: | 43.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 77.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6380 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6185 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 195 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1067.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2341.82 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16094 (27.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43191 (72.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14039 (32.50%) |
| Прилагательное | 4632 (10.72%) |
| Глагол | 10305 (23.86%) |
| Местоимение-существительное | 5686 (13.16%) |
| Местоименное прилагательное | 3113 (7.21%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 597 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 143 (0.33%) |
| Наречие | 3529 (8.17%) |
| Предикатив | 531 (1.23%) |
| Предлог | 5213 (12.07%) |
| Союз | 4920 (11.39%) |
| Междометие | 1155 (2.67%) |
| Вводное слово | 219 (0.51%) |
| Частица | 3904 (9.04%) |
| Причастие | 459 (1.06%) |
| Деепричастие | 126 (0.29%) |
| Служебных слов: | 24341 (56.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.50 |
| . точка | 121.04 |
| - тире | 62.82 |
| ! восклицательный знак | 6.31 |
| ? вопросительный знак | 13.98 |
| ... многоточие | 11.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 2.95 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 2.14 |
| ; 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».
