Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542593 |
| Слов в произведении (СВП): | 84849 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.92 |
| СДП диалога, знаков: | 55.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6806 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6589 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 217 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1013.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2203.34 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22043 (25.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62806 (74.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16127 (25.68%) |
| Прилагательное | 5246 (8.35%) |
| Глагол | 17715 (28.21%) |
| Местоимение-существительное | 9974 (15.88%) |
| Местоименное прилагательное | 5143 (8.19%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 640 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 81 (0.13%) |
| Наречие | 4160 (6.62%) |
| Предикатив | 625 (1.00%) |
| Предлог | 7266 (11.57%) |
| Союз | 7480 (11.91%) |
| Междометие | 1578 (2.51%) |
| Вводное слово | 215 (0.34%) |
| Частица | 6042 (9.62%) |
| Причастие | 728 (1.16%) |
| Деепричастие | 195 (0.31%) |
| Служебных слов: | 37901 (60.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.29 |
| . точка | 74.32 |
| - тире | 21.64 |
| ! восклицательный знак | 11.84 |
| ? вопросительный знак | 9.59 |
| ... многоточие | 0.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.72 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.81 |
| " кавычка | 2.05 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.37 |
| ; 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».
