Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 137273 |
Слов в произведении (СВП): | 20180 |
Приблизительно страниц: | 68 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41 |
СДП авторского текста, знаков: | 48.94 |
СДП диалога, знаков: | 31.66 |
Доля диалогов в тексте: | 35.65% |
Доля авторского текста в диалогах: | 12.68% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 4015 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 3804 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 211 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1098.10 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2508.35 | —> 10389-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4429 (21.95% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 15751 (78.05% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 5017 (31.85%) |
Прилагательное | 1309 (8.31%) |
Глагол | 4184 (26.56%) |
Местоимение-существительное | 1876 (11.91%) |
Местоименное прилагательное | 691 (4.39%) |
Местоимение-предикатив | 9 (0.06%) |
Числительное (количественное) | 209 (1.33%) |
Числительное (порядковое) | 47 (0.30%) |
Наречие | 898 (5.70%) |
Предикатив | 146 (0.93%) |
Предлог | 2024 (12.85%) |
Союз | 1624 (10.31%) |
Междометие | 293 (1.86%) |
Вводное слово | 113 (0.72%) |
Частица | 1032 (6.55%) |
Причастие | 171 (1.09%) |
Деепричастие | 39 (0.25%) |
Служебных слов: | 7701 (48.89%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 92.22 |
. точка | 130.13 |
- тире | 44.30 |
! восклицательный знак | 13.97 |
? вопросительный знак | 10.51 |
... многоточие | 9.27 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.05 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.04 |
" кавычка | 8.62 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 2.13 |
; 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».