Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 486052 |
Слов в произведении (СВП): | 78190 |
Приблизительно страниц: | 249 |
Средняя длина слова, знаков: | 4.8 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.18 |
СДП авторского текста, знаков: | 79.75 |
СДП диалога, знаков: | 57.95 |
Доля диалогов в тексте: | 45.18% |
Доля авторского текста в диалогах: | 5.46% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 5623 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 5280 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 343 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 874.78 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1850.10 | —> 11986-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18119 (23.17% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60071 (76.83% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 17859 (29.73%) |
Прилагательное | 3769 (6.27%) |
Глагол | 15730 (26.19%) |
Местоимение-существительное | 7238 (12.05%) |
Местоименное прилагательное | 5112 (8.51%) |
Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
Числительное (количественное) | 900 (1.50%) |
Числительное (порядковое) | 91 (0.15%) |
Наречие | 3203 (5.33%) |
Предикатив | 518 (0.86%) |
Предлог | 6784 (11.29%) |
Союз | 7242 (12.06%) |
Междометие | 1210 (2.01%) |
Вводное слово | 193 (0.32%) |
Частица | 5117 (8.52%) |
Причастие | 644 (1.07%) |
Деепричастие | 140 (0.23%) |
Служебных слов: | 33037 (55.00%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 132.93 |
. точка | 62.32 |
- тире | 17.83 |
! восклицательный знак | 18.40 |
? вопросительный знак | 7.21 |
... многоточие | 0.19 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
" кавычка | 2.88 |
() скобки | 0.01 |
: двоеточие | 1.53 |
; 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».