Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518831 |
| Слов в произведении (СВП): | 74340 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 90.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 110.19 |
| СДП диалога, знаков: | 69.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8919 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8507 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 412 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1231.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2788.34 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19394 (26.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54946 (73.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17066 (31.06%) |
| Прилагательное | 7752 (14.11%) |
| Глагол | 11307 (20.58%) |
| Местоимение-существительное | 4989 (9.08%) |
| Местоименное прилагательное | 4138 (7.53%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 796 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.20%) |
| Наречие | 4001 (7.28%) |
| Предикатив | 730 (1.33%) |
| Предлог | 6998 (12.74%) |
| Союз | 6561 (11.94%) |
| Междометие | 1281 (2.33%) |
| Вводное слово | 158 (0.29%) |
| Частица | 5473 (9.96%) |
| Причастие | 1664 (3.03%) |
| Деепричастие | 161 (0.29%) |
| Служебных слов: | 29776 (54.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.98 |
| . точка | 62.69 |
| - тире | 16.65 |
| ! восклицательный знак | 2.81 |
| ? вопросительный знак | 8.15 |
| ... многоточие | 7.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 4.36 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 1.13 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
