Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 658136 |
| Слов в произведении (СВП): | 94174 |
| Приблизительно страниц: | 324 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.35 |
| СДП диалога, знаков: | 51.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10753 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10288 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 465 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1240.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2877.20 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21456 (22.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72718 (77.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23894 (32.86%) |
| Прилагательное | 7609 (10.46%) |
| Глагол | 17477 (24.03%) |
| Местоимение-существительное | 7688 (10.57%) |
| Местоименное прилагательное | 3697 (5.08%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1267 (1.74%) |
| Числительное (порядковое) | 289 (0.40%) |
| Наречие | 3906 (5.37%) |
| Предикатив | 819 (1.13%) |
| Предлог | 9323 (12.82%) |
| Союз | 6971 (9.59%) |
| Междометие | 1342 (1.85%) |
| Вводное слово | 290 (0.40%) |
| Частица | 6994 (9.62%) |
| Причастие | 1423 (1.96%) |
| Деепричастие | 190 (0.26%) |
| Служебных слов: | 36516 (50.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.42 |
| . точка | 91.26 |
| - тире | 28.96 |
| ! восклицательный знак | 2.16 |
| ? вопросительный знак | 11.97 |
| ... многоточие | 2.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 6.19 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 2.40 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
