Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 418103 |
Слов в произведении (СВП): | 56043 |
Приблизительно страниц: | 218 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.87 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.35 |
СДП авторского текста, знаков: | 114.82 |
СДП диалога, знаков: | 46.69 |
Доля диалогов в тексте: | 41.92% |
Доля авторского текста в диалогах: | 7.34% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8211 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7324 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 887 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1339.89 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3059.39 | —> 2885-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10454 (18.65% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45589 (81.35% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16585 (36.38%) |
Прилагательное | 4986 (10.94%) |
Глагол | 9196 (20.17%) |
Местоимение-существительное | 3099 (6.80%) |
Местоименное прилагательное | 2307 (5.06%) |
Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 685 (1.50%) |
Числительное (порядковое) | 145 (0.32%) |
Наречие | 1565 (3.43%) |
Предикатив | 340 (0.75%) |
Предлог | 5806 (12.74%) |
Союз | 3508 (7.69%) |
Междометие | 734 (1.61%) |
Вводное слово | 99 (0.22%) |
Частица | 2854 (6.26%) |
Причастие | 1364 (2.99%) |
Деепричастие | 184 (0.40%) |
Служебных слов: | 18597 (40.79%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 110.72 |
. точка | 72.02 |
- тире | 29.76 |
! восклицательный знак | 11.54 |
? вопросительный знак | 11.38 |
... многоточие | 7.87 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.82 |
" кавычка | 44.27 |
() скобки | 2.18 |
: двоеточие | 3.85 |
; точка с запятой | 0.45 |
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».