Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 635082 |
| Слов в произведении (СВП): | 96686 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.8 |
| СДП диалога, знаков: | 50.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 69.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8397 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8130 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 267 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1039.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2297.06 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23546 (24.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73140 (75.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22379 (30.60%) |
| Прилагательное | 7031 (9.61%) |
| Глагол | 18896 (25.84%) |
| Местоимение-существительное | 10488 (14.34%) |
| Местоименное прилагательное | 4590 (6.28%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 980 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 226 (0.31%) |
| Наречие | 4145 (5.67%) |
| Предикатив | 862 (1.18%) |
| Предлог | 8596 (11.75%) |
| Союз | 7701 (10.53%) |
| Междометие | 1638 (2.24%) |
| Вводное слово | 231 (0.32%) |
| Частица | 6632 (9.07%) |
| Причастие | 886 (1.21%) |
| Деепричастие | 182 (0.25%) |
| Служебных слов: | 40070 (54.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.69 |
| . точка | 96.09 |
| - тире | 20.96 |
| ! восклицательный знак | 5.86 |
| ? вопросительный знак | 14.69 |
| ... многоточие | 1.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 2.13 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.96 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
