Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 495651 |
| Слов в произведении (СВП): | 70293 |
| Приблизительно страниц: | 243 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.4 |
| СДП диалога, знаков: | 49.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7793 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7482 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 311 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1112.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2520.03 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17216 (24.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53077 (75.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15577 (29.35%) |
| Прилагательное | 5674 (10.69%) |
| Глагол | 14112 (26.59%) |
| Местоимение-существительное | 7361 (13.87%) |
| Местоименное прилагательное | 3536 (6.66%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 675 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.21%) |
| Наречие | 3302 (6.22%) |
| Предикатив | 474 (0.89%) |
| Предлог | 5870 (11.06%) |
| Союз | 5197 (9.79%) |
| Междометие | 1084 (2.04%) |
| Вводное слово | 197 (0.37%) |
| Частица | 4811 (9.06%) |
| Причастие | 970 (1.83%) |
| Деепричастие | 103 (0.19%) |
| Служебных слов: | 28170 (53.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.39 |
| . точка | 89.80 |
| - тире | 40.57 |
| ! восклицательный знак | 13.87 |
| ? вопросительный знак | 9.01 |
| ... многоточие | 2.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 3.27 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 2.80 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
