Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 526181 |
Слов в произведении (СВП): | 74269 |
Приблизительно страниц: | 265 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.55 |
СДП авторского текста, знаков: | 94.12 |
СДП диалога, знаков: | 67.07 |
Доля диалогов в тексте: | 41.87% |
Доля авторского текста в диалогах: | 12.58% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7625 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7310 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 315 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1098.71 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2450.67 | —> 10905-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18008 (24.25% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56261 (75.75% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 17537 (31.17%) |
Прилагательное | 6331 (11.25%) |
Глагол | 12934 (22.99%) |
Местоимение-существительное | 6033 (10.72%) |
Местоименное прилагательное | 3390 (6.03%) |
Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 897 (1.59%) |
Числительное (порядковое) | 178 (0.32%) |
Наречие | 3592 (6.38%) |
Предикатив | 517 (0.92%) |
Предлог | 6303 (11.20%) |
Союз | 6279 (11.16%) |
Междометие | 1525 (2.71%) |
Вводное слово | 182 (0.32%) |
Частица | 4394 (7.81%) |
Причастие | 1296 (2.30%) |
Деепричастие | 284 (0.50%) |
Служебных слов: | 28400 (50.48%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 143.34 |
. точка | 62.23 |
- тире | 27.40 |
! восклицательный знак | 6.50 |
? вопросительный знак | 7.19 |
... многоточие | 10.56 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.07 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.32 |
" кавычка | 8.54 |
() скобки | 0.03 |
: двоеточие | 8.68 |
; точка с запятой | 0.00 |
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».