Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 629466 |
Слов в произведении (СВП): | 87569 |
Приблизительно страниц: | 324 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.12 |
СДП авторского текста, знаков: | 65.99 |
СДП диалога, знаков: | 37.19 |
Доля диалогов в тексте: | 41.06% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.76% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 15527 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 12559 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2968 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1491.16 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3709.51 | —> 81-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18486 (21.11% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69083 (78.89% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 22362 (32.37%) |
Прилагательное | 8174 (11.83%) |
Глагол | 15580 (22.55%) |
Местоимение-существительное | 5690 (8.24%) |
Местоименное прилагательное | 2972 (4.30%) |
Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 741 (1.07%) |
Числительное (порядковое) | 163 (0.24%) |
Наречие | 3952 (5.72%) |
Предикатив | 604 (0.87%) |
Предлог | 8448 (12.23%) |
Союз | 6588 (9.54%) |
Междометие | 1316 (1.90%) |
Вводное слово | 267 (0.39%) |
Частица | 4664 (6.75%) |
Причастие | 1358 (1.97%) |
Деепричастие | 217 (0.31%) |
Служебных слов: | 30175 (43.68%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 106.27 |
. точка | 116.24 |
- тире | 31.53 |
! восклицательный знак | 9.03 |
? вопросительный знак | 12.33 |
... многоточие | 4.40 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
!!! тройной воскл. знак | 0.02 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
" кавычка | 13.27 |
() скобки | 0.91 |
: двоеточие | 2.85 |
; точка с запятой | 0.17 |
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».