Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 594229 |
| Слов в произведении (СВП): | 88468 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.34 |
| СДП диалога, знаков: | 50.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8679 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8044 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 635 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2561.25 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23250 (26.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65218 (73.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18360 (28.15%) |
| Прилагательное | 6827 (10.47%) |
| Глагол | 16138 (24.74%) |
| Местоимение-существительное | 8845 (13.56%) |
| Местоименное прилагательное | 3852 (5.91%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 975 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.21%) |
| Наречие | 4278 (6.56%) |
| Предикатив | 713 (1.09%) |
| Предлог | 7843 (12.03%) |
| Союз | 7792 (11.95%) |
| Междометие | 1617 (2.48%) |
| Вводное слово | 293 (0.45%) |
| Частица | 6692 (10.26%) |
| Причастие | 822 (1.26%) |
| Деепричастие | 293 (0.45%) |
| Служебных слов: | 37234 (57.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.46 |
| . точка | 71.77 |
| - тире | 35.24 |
| ! восклицательный знак | 18.93 |
| ? вопросительный знак | 15.32 |
| ... многоточие | 5.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.41 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.96 |
| " кавычка | 5.69 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 3.68 |
| ; 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».
