Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532673 |
| Слов в произведении (СВП): | 79638 |
| Приблизительно страниц: | 269 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.47 |
| СДП диалога, знаков: | 38.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7507 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7219 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 288 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2488.81 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17747 (22.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61891 (77.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17893 (28.91%) |
| Прилагательное | 6118 (9.89%) |
| Глагол | 17329 (28.00%) |
| Местоимение-существительное | 7344 (11.87%) |
| Местоименное прилагательное | 3396 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 529 (0.85%) |
| Числительное (порядковое) | 72 (0.12%) |
| Наречие | 3390 (5.48%) |
| Предикатив | 498 (0.80%) |
| Предлог | 6655 (10.75%) |
| Союз | 7292 (11.78%) |
| Междометие | 1171 (1.89%) |
| Вводное слово | 207 (0.33%) |
| Частица | 4574 (7.39%) |
| Причастие | 981 (1.59%) |
| Деепричастие | 248 (0.40%) |
| Служебных слов: | 30894 (49.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.83 |
| . точка | 97.16 |
| - тире | 33.77 |
| ! восклицательный знак | 15.63 |
| ? вопросительный знак | 13.56 |
| ... многоточие | 10.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 1.51 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.68 |
| ; 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».
