Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 104976 |
Слов в произведении (СВП): | 15909 |
Приблизительно страниц: | 55 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.57 |
СДП авторского текста, знаков: | 91.71 |
СДП диалога, знаков: | 56.72 |
Доля диалогов в тексте: | 20.22% |
Доля авторского текста в диалогах: | 6.26% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 3780 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 3636 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 144 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.20 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2804.00 | —> 6369-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3656 (22.98% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 12253 (77.02% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 4021 (32.82%) |
Прилагательное | 1492 (12.18%) |
Глагол | 2637 (21.52%) |
Местоимение-существительное | 1428 (11.65%) |
Местоименное прилагательное | 911 (7.43%) |
Местоимение-предикатив | 3 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 132 (1.08%) |
Числительное (порядковое) | 41 (0.33%) |
Наречие | 695 (5.67%) |
Предикатив | 78 (0.64%) |
Предлог | 1596 (13.03%) |
Союз | 1334 (10.89%) |
Междометие | 314 (2.56%) |
Вводное слово | 27 (0.22%) |
Частица | 747 (6.10%) |
Причастие | 175 (1.43%) |
Деепричастие | 54 (0.44%) |
Служебных слов: | 6414 (52.35%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 122.63 |
. точка | 59.46 |
- тире | 17.29 |
! восклицательный знак | 8.80 |
? вопросительный знак | 3.46 |
... многоточие | 5.66 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.57 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
" кавычка | 7.73 |
() скобки | 0.75 |
: двоеточие | 6.47 |
; точка с запятой | 3.39 |
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».