Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 372830 |
Слов в произведении (СВП): | 53582 |
Приблизительно страниц: | 184 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.8 |
СДП авторского текста, знаков: | 62.85 |
СДП диалога, знаков: | 49.66 |
Доля диалогов в тексте: | 47.57% |
Доля авторского текста в диалогах: | 13.47% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6542 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6315 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 227 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1159.71 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2572.20 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12886 (24.05% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40696 (75.95% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 11557 (28.40%) |
Прилагательное | 3328 (8.18%) |
Глагол | 12242 (30.08%) |
Местоимение-существительное | 5124 (12.59%) |
Местоименное прилагательное | 2140 (5.26%) |
Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 528 (1.30%) |
Числительное (порядковое) | 122 (0.30%) |
Наречие | 2479 (6.09%) |
Предикатив | 338 (0.83%) |
Предлог | 4886 (12.01%) |
Союз | 4226 (10.38%) |
Междометие | 1022 (2.51%) |
Вводное слово | 145 (0.36%) |
Частица | 4007 (9.85%) |
Причастие | 465 (1.14%) |
Деепричастие | 156 (0.38%) |
Служебных слов: | 21711 (53.35%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 132.41 |
. точка | 99.79 |
- тире | 30.63 |
! восклицательный знак | 2.15 |
? вопросительный знак | 16.98 |
... многоточие | 3.19 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
" кавычка | 1.61 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 4.01 |
; точка с запятой | 0.11 |
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».