Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 687778 |
| Слов в произведении (СВП): | 97389 |
| Приблизительно страниц: | 343 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.07 |
| СДП диалога, знаков: | 50.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11831 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10826 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1005 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1252.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2960.72 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20529 (21.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76860 (78.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24772 (32.23%) |
| Прилагательное | 8857 (11.52%) |
| Глагол | 17291 (22.50%) |
| Местоимение-существительное | 9272 (12.06%) |
| Местоименное прилагательное | 4136 (5.38%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 981 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.22%) |
| Наречие | 4230 (5.50%) |
| Предикатив | 603 (0.78%) |
| Предлог | 9712 (12.64%) |
| Союз | 7282 (9.47%) |
| Междометие | 1186 (1.54%) |
| Вводное слово | 341 (0.44%) |
| Частица | 4608 (6.00%) |
| Причастие | 1601 (2.08%) |
| Деепричастие | 264 (0.34%) |
| Служебных слов: | 36807 (47.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.33 |
| . точка | 64.28 |
| - тире | 47.08 |
| ! восклицательный знак | 13.70 |
| ? вопросительный знак | 10.80 |
| ... многоточие | 20.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.24 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.20 |
| " кавычка | 13.02 |
| () скобки | 0.75 |
| : двоеточие | 9.36 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
