Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 528928 |
| Слов в произведении (СВП): | 76964 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.49 |
| СДП диалога, знаков: | 38.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9920 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9432 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 488 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1279.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2970.00 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16745 (21.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60219 (78.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19696 (32.71%) |
| Прилагательное | 5828 (9.68%) |
| Глагол | 16431 (27.29%) |
| Местоимение-существительное | 5541 (9.20%) |
| Местоименное прилагательное | 2429 (4.03%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 684 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.28%) |
| Наречие | 3378 (5.61%) |
| Предикатив | 686 (1.14%) |
| Предлог | 7254 (12.05%) |
| Союз | 6083 (10.10%) |
| Междометие | 1217 (2.02%) |
| Вводное слово | 238 (0.40%) |
| Частица | 4911 (8.16%) |
| Причастие | 1086 (1.80%) |
| Деепричастие | 148 (0.25%) |
| Служебных слов: | 27830 (46.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.61 |
| . точка | 91.16 |
| - тире | 26.26 |
| ! восклицательный знак | 6.83 |
| ? вопросительный знак | 13.60 |
| ... многоточие | 6.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 9.68 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 9.73 |
| ; точка с запятой | 0.38 |
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».
