Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 614006 |
Слов в произведении (СВП): | 88949 |
Приблизительно страниц: | 319 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.19 |
СДП авторского текста, знаков: | 61.84 |
СДП диалога, знаков: | 42.56 |
Доля диалогов в тексте: | 22.24% |
Доля авторского текста в диалогах: | 12.71% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10642 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10014 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 628 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1258.82 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2952.92 | —> 4212-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22310 (25.08% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66639 (74.92% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 23761 (35.66%) |
Прилагательное | 7892 (11.84%) |
Глагол | 13818 (20.74%) |
Местоимение-существительное | 5065 (7.60%) |
Местоименное прилагательное | 3309 (4.97%) |
Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 1338 (2.01%) |
Числительное (порядковое) | 296 (0.44%) |
Наречие | 4027 (6.04%) |
Предикатив | 685 (1.03%) |
Предлог | 8691 (13.04%) |
Союз | 7982 (11.98%) |
Междометие | 1726 (2.59%) |
Вводное слово | 252 (0.38%) |
Частица | 6674 (10.02%) |
Причастие | 1444 (2.17%) |
Деепричастие | 292 (0.44%) |
Служебных слов: | 34013 (51.04%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 97.35 |
. точка | 111.49 |
- тире | 17.28 |
! восклицательный знак | 1.44 |
? вопросительный знак | 5.86 |
... многоточие | 2.32 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
" кавычка | 6.33 |
() скобки | 0.26 |
: двоеточие | 1.77 |
; точка с запятой | 3.40 |
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».