Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 420629 |
Слов в произведении (СВП): | 61989 |
Приблизительно страниц: | 210 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.92 |
СДП авторского текста, знаков: | 54.68 |
СДП диалога, знаков: | 43.73 |
Доля диалогов в тексте: | 29.5% |
Доля авторского текста в диалогах: | 16.78% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7820 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7166 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 654 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1201.11 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2701.00 | —> 8004-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17153 (27.67% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 44836 (72.33% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 13223 (29.49%) |
Прилагательное | 5287 (11.79%) |
Глагол | 11934 (26.62%) |
Местоимение-существительное | 4499 (10.03%) |
Местоименное прилагательное | 2228 (4.97%) |
Местоимение-предикатив | 17 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 442 (0.99%) |
Числительное (порядковое) | 51 (0.11%) |
Наречие | 3108 (6.93%) |
Предикатив | 518 (1.16%) |
Предлог | 5156 (11.50%) |
Союз | 6328 (14.11%) |
Междометие | 1099 (2.45%) |
Вводное слово | 228 (0.51%) |
Частица | 5425 (12.10%) |
Причастие | 606 (1.35%) |
Деепричастие | 168 (0.37%) |
Служебных слов: | 25148 (56.09%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 122.89 |
. точка | 110.21 |
- тире | 30.44 |
! восклицательный знак | 5.31 |
? вопросительный знак | 11.70 |
... многоточие | 6.81 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
" кавычка | 2.68 |
() скобки | 0.37 |
: двоеточие | 3.15 |
; точка с запятой | 0.16 |
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».