Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 466292 |
| Слов в произведении (СВП): | 63391 |
| Приблизительно страниц: | 227 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.3 |
| СДП диалога, знаков: | 50.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7891 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7664 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 227 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2723.01 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14677 (23.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48714 (76.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15382 (31.58%) |
| Прилагательное | 5217 (10.71%) |
| Глагол | 12354 (25.36%) |
| Местоимение-существительное | 5010 (10.28%) |
| Местоименное прилагательное | 2526 (5.19%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 473 (0.97%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.20%) |
| Наречие | 2811 (5.77%) |
| Предикатив | 455 (0.93%) |
| Предлог | 6304 (12.94%) |
| Союз | 4965 (10.19%) |
| Междометие | 1002 (2.06%) |
| Вводное слово | 169 (0.35%) |
| Частица | 4094 (8.40%) |
| Причастие | 974 (2.00%) |
| Деепричастие | 121 (0.25%) |
| Служебных слов: | 24196 (49.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.92 |
| . точка | 84.51 |
| - тире | 38.84 |
| ! восклицательный знак | 12.87 |
| ? вопросительный знак | 14.75 |
| ... многоточие | 1.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 2.49 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 1.23 |
| ; 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».
