Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 431193 |
Слов в произведении (СВП): | 63176 |
Приблизительно страниц: | 217 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.38 |
СДП авторского текста, знаков: | 73.71 |
СДП диалога, знаков: | 52.5 |
Доля диалогов в тексте: | 31.57% |
Доля авторского текста в диалогах: | 15.13% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8352 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7820 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 532 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1196.84 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2762.24 | —> 7039-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15928 (25.21% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47248 (74.79% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 13235 (28.01%) |
Прилагательное | 5188 (10.98%) |
Глагол | 11691 (24.74%) |
Местоимение-существительное | 5122 (10.84%) |
Местоименное прилагательное | 3046 (6.45%) |
Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 567 (1.20%) |
Числительное (порядковое) | 171 (0.36%) |
Наречие | 3060 (6.48%) |
Предикатив | 509 (1.08%) |
Предлог | 6068 (12.84%) |
Союз | 5521 (11.69%) |
Междометие | 976 (2.07%) |
Вводное слово | 295 (0.62%) |
Частица | 5079 (10.75%) |
Причастие | 712 (1.51%) |
Деепричастие | 170 (0.36%) |
Служебных слов: | 26284 (55.63%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 130.56 |
. точка | 79.44 |
- тире | 21.61 |
! восклицательный знак | 5.95 |
? вопросительный знак | 12.05 |
... многоточие | 7.06 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
!!! тройной воскл. знак | 0.08 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
" кавычка | 8.37 |
() скобки | 1.99 |
: двоеточие | 4.40 |
; точка с запятой | 0.13 |
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».