Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 430775 |
Слов в произведении (СВП): | 61200 |
Приблизительно страниц: | 222 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.74 |
СДП авторского текста, знаков: | 65.33 |
СДП диалога, знаков: | 49.13 |
Доля диалогов в тексте: | 22.91% |
Доля авторского текста в диалогах: | 16.74% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6576 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6436 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 140 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1212.23 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2561.19 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12899 (21.08% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48301 (78.92% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16065 (33.26%) |
Прилагательное | 6183 (12.80%) |
Глагол | 12188 (25.23%) |
Местоимение-существительное | 4558 (9.44%) |
Местоименное прилагательное | 2991 (6.19%) |
Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 573 (1.19%) |
Числительное (порядковое) | 99 (0.20%) |
Наречие | 2330 (4.82%) |
Предикатив | 506 (1.05%) |
Предлог | 5363 (11.10%) |
Союз | 3469 (7.18%) |
Междометие | 936 (1.94%) |
Вводное слово | 66 (0.14%) |
Частица | 3334 (6.90%) |
Причастие | 1272 (2.63%) |
Деепричастие | 155 (0.32%) |
Служебных слов: | 20880 (43.23%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 127.27 |
. точка | 104.98 |
- тире | 19.49 |
! восклицательный знак | 1.03 |
? вопросительный знак | 5.42 |
... многоточие | 5.41 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
" кавычка | 0.92 |
() скобки | 0.13 |
: двоеточие | 4.89 |
; точка с запятой | 0.39 |
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».