Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 577547 |
| Слов в произведении (СВП): | 80357 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.59 |
| СДП диалога, знаков: | 51.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9459 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8806 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 653 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1216.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2792.57 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19718 (24.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60639 (75.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18592 (30.66%) |
| Прилагательное | 6285 (10.36%) |
| Глагол | 16263 (26.82%) |
| Местоимение-существительное | 8171 (13.47%) |
| Местоименное прилагательное | 3465 (5.71%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1024 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.28%) |
| Наречие | 3730 (6.15%) |
| Предикатив | 658 (1.09%) |
| Предлог | 6816 (11.24%) |
| Союз | 6198 (10.22%) |
| Междометие | 1507 (2.49%) |
| Вводное слово | 228 (0.38%) |
| Частица | 4554 (7.51%) |
| Причастие | 1062 (1.75%) |
| Деепричастие | 213 (0.35%) |
| Служебных слов: | 31165 (51.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 158.17 |
| . точка | 106.49 |
| - тире | 43.23 |
| ! восклицательный знак | 6.36 |
| ? вопросительный знак | 11.51 |
| ... многоточие | 3.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.25 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 9.35 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 3.04 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
