Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 330664 |
Слов в произведении (СВП): | 52476 |
Приблизительно страниц: | 173 |
Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.54 |
СДП авторского текста, знаков: | 64.17 |
СДП диалога, знаков: | 36.32 |
Доля диалогов в тексте: | 20.4% |
Доля авторского текста в диалогах: | 3.91% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7024 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6566 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 458 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1088.73 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2523.44 | —> 10230-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14353 (27.35% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 38123 (72.65% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 10631 (27.89%) |
Прилагательное | 3783 (9.92%) |
Глагол | 9891 (25.95%) |
Местоимение-существительное | 4638 (12.17%) |
Местоименное прилагательное | 2274 (5.96%) |
Местоимение-предикатив | 10 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 326 (0.86%) |
Числительное (порядковое) | 93 (0.24%) |
Наречие | 2986 (7.83%) |
Предикатив | 435 (1.14%) |
Предлог | 4544 (11.92%) |
Союз | 5039 (13.22%) |
Междометие | 960 (2.52%) |
Вводное слово | 268 (0.70%) |
Частица | 4898 (12.85%) |
Причастие | 511 (1.34%) |
Деепричастие | 178 (0.47%) |
Служебных слов: | 22809 (59.83%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 123.14 |
. точка | 87.66 |
- тире | 8.50 |
! восклицательный знак | 6.00 |
? вопросительный знак | 10.96 |
... многоточие | 5.18 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
" кавычка | 2.55 |
() скобки | 0.55 |
: двоеточие | 7.30 |
; точка с запятой | 0.11 |
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».