Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 402806 |
Слов в произведении (СВП): | 57189 |
Приблизительно страниц: | 203 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.22 |
СДП авторского текста, знаков: | 83.91 |
СДП диалога, знаков: | 47.87 |
Доля диалогов в тексте: | 40.84% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.99% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8678 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8285 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 393 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1333.33 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3091.27 | —> 2549-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12987 (22.71% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44202 (77.29% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 13382 (30.27%) |
Прилагательное | 5177 (11.71%) |
Глагол | 10729 (24.27%) |
Местоимение-существительное | 4086 (9.24%) |
Местоименное прилагательное | 2630 (5.95%) |
Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 424 (0.96%) |
Числительное (порядковое) | 100 (0.23%) |
Наречие | 2709 (6.13%) |
Предикатив | 341 (0.77%) |
Предлог | 5628 (12.73%) |
Союз | 4657 (10.54%) |
Междометие | 924 (2.09%) |
Вводное слово | 170 (0.38%) |
Частица | 3623 (8.20%) |
Причастие | 971 (2.20%) |
Деепричастие | 274 (0.62%) |
Служебных слов: | 22002 (49.78%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 137.58 |
. точка | 75.75 |
- тире | 34.46 |
! восклицательный знак | 14.29 |
? вопросительный знак | 14.92 |
... многоточие | 10.47 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
" кавычка | 6.09 |
() скобки | 0.21 |
: двоеточие | 3.03 |
; 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».