Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 589886 |
| Слов в произведении (СВП): | 80799 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.72 |
| СДП диалога, знаков: | 45.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10109 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9261 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 848 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1171.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2781.80 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19070 (23.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61729 (76.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18734 (30.35%) |
| Прилагательное | 6376 (10.33%) |
| Глагол | 14713 (23.83%) |
| Местоимение-существительное | 5624 (9.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3810 (6.17%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 897 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 248 (0.40%) |
| Наречие | 4043 (6.55%) |
| Предикатив | 580 (0.94%) |
| Предлог | 7404 (11.99%) |
| Союз | 6813 (11.04%) |
| Междометие | 1218 (1.97%) |
| Вводное слово | 364 (0.59%) |
| Частица | 5405 (8.76%) |
| Причастие | 1191 (1.93%) |
| Деепричастие | 191 (0.31%) |
| Служебных слов: | 30841 (49.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.14 |
| . точка | 75.40 |
| - тире | 60.59 |
| ! восклицательный знак | 12.90 |
| ? вопросительный знак | 13.73 |
| ... многоточие | 20.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.24 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 8.68 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 2.64 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
