Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 446140 |
| Слов в произведении (СВП): | 67813 |
| Приблизительно страниц: | 230 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.23 |
| СДП диалога, знаков: | 47.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9351 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8296 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1055 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1220.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2876.32 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15863 (23.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51950 (76.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15715 (30.25%) |
| Прилагательное | 5166 (9.94%) |
| Глагол | 11786 (22.69%) |
| Местоимение-существительное | 4027 (7.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3338 (6.43%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 886 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 118 (0.23%) |
| Наречие | 2577 (4.96%) |
| Предикатив | 370 (0.71%) |
| Предлог | 6880 (13.24%) |
| Союз | 5786 (11.14%) |
| Междометие | 1242 (2.39%) |
| Вводное слово | 107 (0.21%) |
| Частица | 4446 (8.56%) |
| Причастие | 711 (1.37%) |
| Деепричастие | 158 (0.30%) |
| Служебных слов: | 25989 (50.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.24 |
| . точка | 74.76 |
| - тире | 16.56 |
| ! восклицательный знак | 5.90 |
| ? вопросительный знак | 7.42 |
| ... многоточие | 4.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 4.08 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 2.86 |
| ; 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».
