Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 562969 |
| Слов в произведении (СВП): | 79728 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.05 |
| СДП диалога, знаков: | 47.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9226 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8734 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 492 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1188.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2712.79 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20264 (25.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59464 (74.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17281 (29.06%) |
| Прилагательное | 7141 (12.01%) |
| Глагол | 14650 (24.64%) |
| Местоимение-существительное | 6997 (11.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3157 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 862 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 228 (0.38%) |
| Наречие | 4366 (7.34%) |
| Предикатив | 608 (1.02%) |
| Предлог | 6894 (11.59%) |
| Союз | 7604 (12.79%) |
| Междометие | 1663 (2.80%) |
| Вводное слово | 260 (0.44%) |
| Частица | 5532 (9.30%) |
| Причастие | 1085 (1.82%) |
| Деепричастие | 231 (0.39%) |
| Служебных слов: | 32342 (54.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.75 |
| . точка | 71.33 |
| - тире | 33.48 |
| ! восклицательный знак | 14.09 |
| ? вопросительный знак | 18.54 |
| ... многоточие | 11.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.42 |
| " кавычка | 3.86 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 4.67 |
| ; 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».
