Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 545187 |
| Слов в произведении (СВП): | 79889 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 38.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 47.72 |
| СДП диалога, знаков: | 32.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9901 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9441 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 460 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1254.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2940.83 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16489 (20.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63400 (79.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20413 (32.20%) |
| Прилагательное | 4600 (7.26%) |
| Глагол | 17282 (27.26%) |
| Местоимение-существительное | 7907 (12.47%) |
| Местоименное прилагательное | 2944 (4.64%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 646 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 112 (0.18%) |
| Наречие | 3188 (5.03%) |
| Предикатив | 544 (0.86%) |
| Предлог | 8060 (12.71%) |
| Союз | 5087 (8.02%) |
| Междометие | 1338 (2.11%) |
| Вводное слово | 239 (0.38%) |
| Частица | 4655 (7.34%) |
| Причастие | 639 (1.01%) |
| Деепричастие | 189 (0.30%) |
| Служебных слов: | 30429 (48.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.92 |
| . точка | 118.11 |
| - тире | 41.21 |
| ! восклицательный знак | 13.19 |
| ? вопросительный знак | 20.39 |
| ... многоточие | 8.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.38 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.46 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.35 |
| " кавычка | 13.18 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 23.41 |
| ; 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».
