Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 628238 |
Слов в произведении (СВП): | 87787 |
Приблизительно страниц: | 323 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.74 |
СДП авторского текста, знаков: | 89.77 |
СДП диалога, знаков: | 65.63 |
Доля диалогов в тексте: | 26.73% |
Доля авторского текста в диалогах: | 18.24% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 12453 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 11302 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1151 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1402.51 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3342.03 | —> 836-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19726 (22.47% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68061 (77.53% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 22832 (33.55%) |
Прилагательное | 8768 (12.88%) |
Глагол | 14367 (21.11%) |
Местоимение-существительное | 3649 (5.36%) |
Местоименное прилагательное | 3235 (4.75%) |
Местоимение-предикатив | 31 (0.05%) |
Числительное (количественное) | 667 (0.98%) |
Числительное (порядковое) | 159 (0.23%) |
Наречие | 4013 (5.90%) |
Предикатив | 691 (1.02%) |
Предлог | 8747 (12.85%) |
Союз | 7331 (10.77%) |
Междометие | 1422 (2.09%) |
Вводное слово | 380 (0.56%) |
Частица | 6157 (9.05%) |
Причастие | 1534 (2.25%) |
Деепричастие | 195 (0.29%) |
Служебных слов: | 31147 (45.76%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 127.98 |
. точка | 67.75 |
- тире | 18.29 |
! восклицательный знак | 7.20 |
? вопросительный знак | 8.21 |
... многоточие | 2.44 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
" кавычка | 6.97 |
() скобки | 1.14 |
: двоеточие | 4.47 |
; точка с запятой | 0.09 |
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».