Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 626956 |
| Слов в произведении (СВП): | 89551 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.11 |
| СДП диалога, знаков: | 60.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8639 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7978 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 661 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1124.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2539.54 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23585 (26.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65966 (73.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18201 (27.59%) |
| Прилагательное | 7092 (10.75%) |
| Глагол | 16244 (24.62%) |
| Местоимение-существительное | 8369 (12.69%) |
| Местоименное прилагательное | 4268 (6.47%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 843 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 159 (0.24%) |
| Наречие | 4290 (6.50%) |
| Предикатив | 739 (1.12%) |
| Предлог | 8206 (12.44%) |
| Союз | 7942 (12.04%) |
| Междометие | 1525 (2.31%) |
| Вводное слово | 274 (0.42%) |
| Частица | 6967 (10.56%) |
| Причастие | 877 (1.33%) |
| Деепричастие | 306 (0.46%) |
| Служебных слов: | 37865 (57.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.69 |
| . точка | 66.16 |
| - тире | 35.51 |
| ! восклицательный знак | 13.34 |
| ? вопросительный знак | 13.23 |
| ... многоточие | 6.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.36 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.41 |
| " кавычка | 4.52 |
| () скобки | 1.13 |
| : двоеточие | 2.60 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
