Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 437572 |
Слов в произведении (СВП): | 63863 |
Приблизительно страниц: | 228 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.96 |
СДП авторского текста, знаков: | 77.2 |
СДП диалога, знаков: | 48.51 |
Доля диалогов в тексте: | 25.97% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.87% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11018 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9829 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1189 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1323.64 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3218.72 | —> 1476-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13079 (20.48% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50784 (79.52% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16300 (32.10%) |
Прилагательное | 5585 (11.00%) |
Глагол | 11151 (21.96%) |
Местоимение-существительное | 5442 (10.72%) |
Местоименное прилагательное | 2856 (5.62%) |
Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 761 (1.50%) |
Числительное (порядковое) | 177 (0.35%) |
Наречие | 2742 (5.40%) |
Предикатив | 410 (0.81%) |
Предлог | 6695 (13.18%) |
Союз | 4406 (8.68%) |
Междометие | 1073 (2.11%) |
Вводное слово | 140 (0.28%) |
Частица | 2978 (5.86%) |
Причастие | 898 (1.77%) |
Деепричастие | 142 (0.28%) |
Служебных слов: | 23737 (46.74%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 110.42 |
. точка | 75.25 |
- тире | 27.78 |
! восклицательный знак | 12.14 |
? вопросительный знак | 3.91 |
... многоточие | 4.37 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.96 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
!!! тройной воскл. знак | 0.02 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
" кавычка | 15.30 |
() скобки | 2.05 |
: двоеточие | 6.98 |
; точка с запятой | 3.74 |
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».