Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 175036 |
Слов в произведении (СВП): | 25764 |
Приблизительно страниц: | 91 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 88.04 |
СДП авторского текста, знаков: | 111.91 |
СДП диалога, знаков: | 49.4 |
Доля диалогов в тексте: | 21.55% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.87% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6894 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6314 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 580 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1410.12 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3506.83 | —> 309-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5190 (20.14% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 20574 (79.86% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 7239 (35.19%) |
Прилагательное | 2159 (10.49%) |
Глагол | 4417 (21.47%) |
Местоимение-существительное | 1530 (7.44%) |
Местоименное прилагательное | 872 (4.24%) |
Местоимение-предикатив | 6 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 161 (0.78%) |
Числительное (порядковое) | 43 (0.21%) |
Наречие | 944 (4.59%) |
Предикатив | 114 (0.55%) |
Предлог | 2956 (14.37%) |
Союз | 2099 (10.20%) |
Междометие | 338 (1.64%) |
Вводное слово | 31 (0.15%) |
Частица | 1422 (6.91%) |
Причастие | 577 (2.80%) |
Деепричастие | 88 (0.43%) |
Служебных слов: | 9342 (45.41%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 152.27 |
. точка | 55.12 |
- тире | 25.00 |
! восклицательный знак | 11.14 |
? вопросительный знак | 5.51 |
... многоточие | 3.61 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.70 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.85 |
" кавычка | 13.58 |
() скобки | 0.08 |
: двоеточие | 7.84 |
; точка с запятой | 1.01 |
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».