Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 181966 |
Слов в произведении (СВП): | 25949 |
Приблизительно страниц: | 90 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.52 |
СДП авторского текста, знаков: | 82.47 |
СДП диалога, знаков: | 53.47 |
Доля диалогов в тексте: | 44.3% |
Доля авторского текста в диалогах: | 14.53% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 4718 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 4588 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 130 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1110.98 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2588.73 | —> 9486-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6223 (23.98% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 19726 (76.02% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 6394 (32.41%) |
Прилагательное | 2174 (11.02%) |
Глагол | 4752 (24.09%) |
Местоимение-существительное | 2338 (11.85%) |
Местоименное прилагательное | 1283 (6.50%) |
Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 213 (1.08%) |
Числительное (порядковое) | 54 (0.27%) |
Наречие | 1205 (6.11%) |
Предикатив | 211 (1.07%) |
Предлог | 2448 (12.41%) |
Союз | 2087 (10.58%) |
Междометие | 437 (2.22%) |
Вводное слово | 98 (0.50%) |
Частица | 1535 (7.78%) |
Причастие | 379 (1.92%) |
Деепричастие | 114 (0.58%) |
Служебных слов: | 10344 (52.44%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 126.44 |
. точка | 85.94 |
- тире | 33.60 |
! восклицательный знак | 3.85 |
? вопросительный знак | 7.05 |
... многоточие | 7.21 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.35 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.62 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.66 |
" кавычка | 5.24 |
() скобки | 0.15 |
: двоеточие | 2.04 |
; точка с запятой | 0.62 |
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».