Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 621268 |
| Слов в произведении (СВП): | 94210 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.23 |
| СДП диалога, знаков: | 49.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7957 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7348 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 609 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1086.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2415.14 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22193 (23.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72017 (76.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20547 (28.53%) |
| Прилагательное | 7073 (9.82%) |
| Глагол | 16646 (23.11%) |
| Местоимение-существительное | 8124 (11.28%) |
| Местоименное прилагательное | 5025 (6.98%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1044 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 230 (0.32%) |
| Наречие | 4104 (5.70%) |
| Предикатив | 686 (0.95%) |
| Предлог | 8412 (11.68%) |
| Союз | 7491 (10.40%) |
| Междометие | 1610 (2.24%) |
| Вводное слово | 176 (0.24%) |
| Частица | 5801 (8.06%) |
| Причастие | 1688 (2.34%) |
| Деепричастие | 274 (0.38%) |
| Служебных слов: | 36918 (51.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.10 |
| . точка | 62.32 |
| - тире | 30.60 |
| ! восклицательный знак | 10.26 |
| ? вопросительный знак | 11.90 |
| ... многоточие | 16.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.67 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.87 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 7.18 |
| () скобки | 0.69 |
| : двоеточие | 4.94 |
| ; точка с запятой | 1.16 |
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».
