Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 393396 |
| Слов в произведении (СВП): | 59035 |
| Приблизительно страниц: | 200 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.12 |
| СДП диалога, знаков: | 50.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7138 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6865 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 273 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1095.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2506.50 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14320 (24.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44715 (75.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14149 (31.64%) |
| Прилагательное | 4919 (11.00%) |
| Глагол | 10565 (23.63%) |
| Местоимение-существительное | 5269 (11.78%) |
| Местоименное прилагательное | 2937 (6.57%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 534 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.38%) |
| Наречие | 2795 (6.25%) |
| Предикатив | 498 (1.11%) |
| Предлог | 5514 (12.33%) |
| Союз | 5018 (11.22%) |
| Междометие | 937 (2.10%) |
| Вводное слово | 182 (0.41%) |
| Частица | 3470 (7.76%) |
| Причастие | 932 (2.08%) |
| Деепричастие | 97 (0.22%) |
| Служебных слов: | 23435 (52.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.92 |
| . точка | 79.65 |
| - тире | 30.12 |
| ! восклицательный знак | 3.20 |
| ? вопросительный знак | 12.76 |
| ... многоточие | 6.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 2.63 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.71 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
