Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 679581 |
| Слов в произведении (СВП): | 98791 |
| Приблизительно страниц: | 338 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.96 |
| СДП диалога, знаков: | 45.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9767 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9155 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 612 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2643.16 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24762 (25.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74029 (74.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21078 (28.47%) |
| Прилагательное | 7565 (10.22%) |
| Глагол | 18497 (24.99%) |
| Местоимение-существительное | 10192 (13.77%) |
| Местоименное прилагательное | 4035 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1091 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 356 (0.48%) |
| Наречие | 4712 (6.37%) |
| Предикатив | 956 (1.29%) |
| Предлог | 9390 (12.68%) |
| Союз | 8126 (10.98%) |
| Междометие | 1804 (2.44%) |
| Вводное слово | 387 (0.52%) |
| Частица | 7382 (9.97%) |
| Причастие | 1221 (1.65%) |
| Деепричастие | 247 (0.33%) |
| Служебных слов: | 41579 (56.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.55 |
| . точка | 88.75 |
| - тире | 30.68 |
| ! восклицательный знак | 4.27 |
| ? вопросительный знак | 21.34 |
| ... многоточие | 9.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.26 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 10.21 |
| () скобки | 2.53 |
| : двоеточие | 5.27 |
| ; точка с запятой | 1.25 |
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».
