Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555298 |
| Слов в произведении (СВП): | 83025 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.54 |
| СДП диалога, знаков: | 51.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9685 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9038 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 647 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2712.96 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22451 (27.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60574 (72.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19398 (32.02%) |
| Прилагательное | 7504 (12.39%) |
| Глагол | 13312 (21.98%) |
| Местоимение-существительное | 5898 (9.74%) |
| Местоименное прилагательное | 4396 (7.26%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1123 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.39%) |
| Наречие | 3917 (6.47%) |
| Предикатив | 659 (1.09%) |
| Предлог | 8663 (14.30%) |
| Союз | 7672 (12.67%) |
| Междометие | 1237 (2.04%) |
| Вводное слово | 265 (0.44%) |
| Частица | 5709 (9.42%) |
| Причастие | 1563 (2.58%) |
| Деепричастие | 350 (0.58%) |
| Служебных слов: | 34204 (56.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.09 |
| . точка | 71.12 |
| - тире | 19.85 |
| ! восклицательный знак | 1.94 |
| ? вопросительный знак | 6.55 |
| ... многоточие | 16.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 6.66 |
| () скобки | 1.58 |
| : двоеточие | 2.58 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
