Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 533563 |
Слов в произведении (СВП): | 75789 |
Приблизительно страниц: | 286 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.69 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.74 |
СДП авторского текста, знаков: | 63.34 |
СДП диалога, знаков: | 52.35 |
Доля диалогов в тексте: | 28.74% |
Доля авторского текста в диалогах: | 4.23% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10429 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9184 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1245 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1257.56 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3020.37 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15256 (20.13% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60533 (79.87% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 23482 (38.79%) |
Прилагательное | 6966 (11.51%) |
Глагол | 11658 (19.26%) |
Местоимение-существительное | 3316 (5.48%) |
Местоименное прилагательное | 2366 (3.91%) |
Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1182 (1.95%) |
Числительное (порядковое) | 229 (0.38%) |
Наречие | 2683 (4.43%) |
Предикатив | 391 (0.65%) |
Предлог | 9403 (15.53%) |
Союз | 5151 (8.51%) |
Междометие | 1132 (1.87%) |
Вводное слово | 111 (0.18%) |
Частица | 3548 (5.86%) |
Причастие | 1566 (2.59%) |
Деепричастие | 193 (0.32%) |
Служебных слов: | 25231 (41.68%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 79.69 |
. точка | 106.44 |
- тире | 11.64 |
! восклицательный знак | 2.05 |
? вопросительный знак | 6.94 |
... многоточие | 1.11 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.01 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
" кавычка | 9.75 |
() скобки | 0.11 |
: двоеточие | 1.04 |
; точка с запятой | 0.00 |
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».