Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 472767 |
| Слов в произведении (СВП): | 70432 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.5 |
| СДП диалога, знаков: | 48.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8243 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7779 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 464 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2621.09 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18849 (26.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51583 (73.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14718 (28.53%) |
| Прилагательное | 5734 (11.12%) |
| Глагол | 12606 (24.44%) |
| Местоимение-существительное | 4984 (9.66%) |
| Местоименное прилагательное | 3575 (6.93%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 569 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.22%) |
| Наречие | 4003 (7.76%) |
| Предикатив | 826 (1.60%) |
| Предлог | 6149 (11.92%) |
| Союз | 6695 (12.98%) |
| Междометие | 1207 (2.34%) |
| Вводное слово | 310 (0.60%) |
| Частица | 5712 (11.07%) |
| Причастие | 1015 (1.97%) |
| Деепричастие | 223 (0.43%) |
| Служебных слов: | 28863 (55.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.77 |
| . точка | 73.92 |
| - тире | 36.09 |
| ! восклицательный знак | 6.25 |
| ? вопросительный знак | 9.70 |
| ... многоточие | 10.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.88 |
| " кавычка | 23.85 |
| () скобки | 1.25 |
| : двоеточие | 3.59 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
