Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 570174 |
| Слов в произведении (СВП): | 81573 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.21 |
| СДП диалога, знаков: | 49.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11251 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10106 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1145 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1302.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3091.77 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18452 (22.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63121 (77.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23162 (36.69%) |
| Прилагательное | 7178 (11.37%) |
| Глагол | 13153 (20.84%) |
| Местоимение-существительное | 4408 (6.98%) |
| Местоименное прилагательное | 2974 (4.71%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1318 (2.09%) |
| Числительное (порядковое) | 375 (0.59%) |
| Наречие | 3202 (5.07%) |
| Предикатив | 571 (0.90%) |
| Предлог | 8983 (14.23%) |
| Союз | 6464 (10.24%) |
| Междометие | 1140 (1.81%) |
| Вводное слово | 197 (0.31%) |
| Частица | 4675 (7.41%) |
| Причастие | 1564 (2.48%) |
| Деепричастие | 252 (0.40%) |
| Служебных слов: | 29103 (46.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.30 |
| . точка | 78.85 |
| - тире | 26.60 |
| ! восклицательный знак | 9.67 |
| ? вопросительный знак | 9.38 |
| ... многоточие | 8.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 25.19 |
| () скобки | 1.42 |
| : двоеточие | 2.67 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
