Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 487585 |
| Слов в произведении (СВП): | 68076 |
| Приблизительно страниц: | 261 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.79 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.92 |
| СДП диалога, знаков: | 42.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12045 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11414 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 631 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1462.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3588.28 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12002 (17.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56074 (82.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21601 (38.52%) |
| Прилагательное | 7639 (13.62%) |
| Глагол | 12366 (22.05%) |
| Местоимение-существительное | 3063 (5.46%) |
| Местоименное прилагательное | 1744 (3.11%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 644 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.26%) |
| Наречие | 2415 (4.31%) |
| Предикатив | 382 (0.68%) |
| Предлог | 8073 (14.40%) |
| Союз | 3572 (6.37%) |
| Междометие | 716 (1.28%) |
| Вводное слово | 111 (0.20%) |
| Частица | 2759 (4.92%) |
| Причастие | 1518 (2.71%) |
| Деепричастие | 216 (0.39%) |
| Служебных слов: | 20262 (36.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 84.48 |
| . точка | 96.05 |
| - тире | 17.95 |
| ! восклицательный знак | 10.52 |
| ? вопросительный знак | 5.05 |
| ... многоточие | 3.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 11.34 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 7.11 |
| ; 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».
