Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 559431 |
Слов в произведении (СВП): | 75446 |
Приблизительно страниц: | 276 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.98 |
СДП авторского текста, знаков: | 76.37 |
СДП диалога, знаков: | 48.84 |
Доля диалогов в тексте: | 41.24% |
Доля авторского текста в диалогах: | 17.49% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 13201 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 12181 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1020 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1446.36 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3589.48 | —> 187-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14602 (19.35% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60844 (80.65% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20265 (33.31%) |
Прилагательное | 7241 (11.90%) |
Глагол | 14505 (23.84%) |
Местоимение-существительное | 4211 (6.92%) |
Местоименное прилагательное | 2275 (3.74%) |
Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 784 (1.29%) |
Числительное (порядковое) | 204 (0.34%) |
Наречие | 3140 (5.16%) |
Предикатив | 490 (0.81%) |
Предлог | 8216 (13.50%) |
Союз | 5053 (8.30%) |
Междометие | 1032 (1.70%) |
Вводное слово | 190 (0.31%) |
Частица | 3842 (6.31%) |
Причастие | 1182 (1.94%) |
Деепричастие | 146 (0.24%) |
Служебных слов: | 24981 (41.06%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 120.77 |
. точка | 97.05 |
- тире | 35.12 |
! восклицательный знак | 7.52 |
? вопросительный знак | 11.09 |
... многоточие | 2.74 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
" кавычка | 16.10 |
() скобки | 0.27 |
: двоеточие | 3.10 |
; точка с запятой | 0.21 |
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».