Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 171136 |
Слов в произведении (СВП): | 24832 |
Приблизительно страниц: | 89 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.88 |
СДП авторского текста, знаков: | 77.34 |
СДП диалога, знаков: | 60.76 |
Доля диалогов в тексте: | 33.41% |
Доля авторского текста в диалогах: | 6.36% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6332 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 5885 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 447 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1363.34 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3357.15 | —> 774-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5609 (22.59% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 19223 (77.41% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 6552 (34.08%) |
Прилагательное | 2040 (10.61%) |
Глагол | 4275 (22.24%) |
Местоимение-существительное | 1793 (9.33%) |
Местоименное прилагательное | 1072 (5.58%) |
Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
Числительное (количественное) | 287 (1.49%) |
Числительное (порядковое) | 73 (0.38%) |
Наречие | 1153 (6.00%) |
Предикатив | 147 (0.76%) |
Предлог | 2537 (13.20%) |
Союз | 1961 (10.20%) |
Междометие | 389 (2.02%) |
Вводное слово | 123 (0.64%) |
Частица | 1354 (7.04%) |
Причастие | 320 (1.66%) |
Деепричастие | 63 (0.33%) |
Служебных слов: | 9292 (48.34%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 117.07 |
. точка | 84.57 |
- тире | 13.13 |
! восклицательный знак | 0.52 |
? вопросительный знак | 8.22 |
... многоточие | 5.76 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
" кавычка | 17.24 |
() скобки | 0.56 |
: двоеточие | 1.69 |
; точка с запятой | 0.04 |
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».