Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 93691 |
Слов в произведении (СВП): | 13212 |
Приблизительно страниц: | 47 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.58 |
СДП авторского текста, знаков: | 68.81 |
СДП диалога, знаков: | 37.77 |
Доля диалогов в тексте: | 34.76% |
Доля авторского текста в диалогах: | 9.98% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 3051 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 2942 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 109 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.26 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2584.92 | —> 9530-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2599 (19.67% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 10613 (80.33% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 4020 (37.88%) |
Прилагательное | 1263 (11.90%) |
Глагол | 2309 (21.76%) |
Местоимение-существительное | 868 (8.18%) |
Местоименное прилагательное | 549 (5.17%) |
Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 136 (1.28%) |
Числительное (порядковое) | 43 (0.41%) |
Наречие | 551 (5.19%) |
Предикатив | 89 (0.84%) |
Предлог | 1323 (12.47%) |
Союз | 823 (7.75%) |
Междометие | 176 (1.66%) |
Вводное слово | 30 (0.28%) |
Частица | 557 (5.25%) |
Причастие | 194 (1.83%) |
Деепричастие | 28 (0.26%) |
Служебных слов: | 4355 (41.03%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 109.30 |
. точка | 88.71 |
- тире | 40.27 |
! восклицательный знак | 13.09 |
? вопросительный знак | 13.70 |
... многоточие | 11.58 |
!.. воскл. знак с многоточием | 2.12 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.45 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
" кавычка | 20.13 |
() скобки | 0.08 |
: двоеточие | 9.99 |
; точка с запятой | 0.53 |
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».