Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 406476 |
| Слов в произведении (СВП): | 56440 |
| Приблизительно страниц: | 210 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.03 |
| СДП диалога, знаков: | 48.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9891 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9605 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 286 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1426.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3437.70 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10884 (19.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45556 (80.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15086 (33.12%) |
| Прилагательное | 5588 (12.27%) |
| Глагол | 11821 (25.95%) |
| Местоимение-существительное | 4267 (9.37%) |
| Местоименное прилагательное | 1703 (3.74%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 688 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.36%) |
| Наречие | 2355 (5.17%) |
| Предикатив | 350 (0.77%) |
| Предлог | 5761 (12.65%) |
| Союз | 3063 (6.72%) |
| Междометие | 745 (1.64%) |
| Вводное слово | 79 (0.17%) |
| Частица | 3002 (6.59%) |
| Причастие | 1133 (2.49%) |
| Деепричастие | 127 (0.28%) |
| Служебных слов: | 18764 (41.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.11 |
| . точка | 94.40 |
| - тире | 37.85 |
| ! восклицательный знак | 8.31 |
| ? вопросительный знак | 9.30 |
| ... многоточие | 13.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 17.26 |
| () скобки | 1.38 |
| : двоеточие | 1.72 |
| ; 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».
