Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 275207 |
Слов в произведении (СВП): | 42261 |
Приблизительно страниц: | 144 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.41 |
СДП авторского текста, знаков: | 72.52 |
СДП диалога, знаков: | 36.48 |
Доля диалогов в тексте: | 20.41% |
Доля авторского текста в диалогах: | 7.29% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6468 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6091 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 377 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1160.21 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2697.46 | —> 8068-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11499 (27.21% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 30762 (72.79% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 8838 (28.73%) |
Прилагательное | 3428 (11.14%) |
Глагол | 7869 (25.58%) |
Местоимение-существительное | 3450 (11.22%) |
Местоименное прилагательное | 1755 (5.71%) |
Местоимение-предикатив | 11 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 300 (0.98%) |
Числительное (порядковое) | 54 (0.18%) |
Наречие | 2659 (8.64%) |
Предикатив | 314 (1.02%) |
Предлог | 3945 (12.82%) |
Союз | 3923 (12.75%) |
Междометие | 698 (2.27%) |
Вводное слово | 223 (0.72%) |
Частица | 3504 (11.39%) |
Причастие | 473 (1.54%) |
Деепричастие | 178 (0.58%) |
Служебных слов: | 17687 (57.50%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 120.30 |
. точка | 82.25 |
- тире | 11.93 |
! восклицательный знак | 8.99 |
? вопросительный знак | 10.29 |
... многоточие | 3.76 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.35 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
" кавычка | 3.43 |
() скобки | 0.92 |
: двоеточие | 4.97 |
; точка с запятой | 0.07 |
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».