Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 710025 |
| Слов в произведении (СВП): | 97520 |
| Приблизительно страниц: | 350 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.02 |
| СДП диалога, знаков: | 51.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6122 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5935 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 187 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 917.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1883.88 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25809 (26.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71711 (73.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20772 (28.97%) |
| Прилагательное | 7934 (11.06%) |
| Глагол | 18776 (26.18%) |
| Местоимение-существительное | 7677 (10.71%) |
| Местоименное прилагательное | 4877 (6.80%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1127 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 197 (0.27%) |
| Наречие | 5140 (7.17%) |
| Предикатив | 1000 (1.39%) |
| Предлог | 8411 (11.73%) |
| Союз | 8352 (11.65%) |
| Междометие | 1846 (2.57%) |
| Вводное слово | 317 (0.44%) |
| Частица | 6721 (9.37%) |
| Причастие | 1083 (1.51%) |
| Деепричастие | 388 (0.54%) |
| Служебных слов: | 38610 (53.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.44 |
| . точка | 92.70 |
| - тире | 47.08 |
| ! восклицательный знак | 4.57 |
| ? вопросительный знак | 12.74 |
| ... многоточие | 4.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 1.56 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 1.63 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
