Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 532057 |
Слов в произведении (СВП): | 77954 |
Приблизительно страниц: | 269 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.26 |
СДП авторского текста, знаков: | 59.23 |
СДП диалога, знаков: | 33.62 |
Доля диалогов в тексте: | 40.71% |
Доля авторского текста в диалогах: | 7.56% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10485 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9675 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 810 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1268.05 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2986.26 | —> 3761-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18499 (23.73% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59455 (76.27% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 18244 (30.69%) |
Прилагательное | 6532 (10.99%) |
Глагол | 15649 (26.32%) |
Местоимение-существительное | 6040 (10.16%) |
Местоименное прилагательное | 2877 (4.84%) |
Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 856 (1.44%) |
Числительное (порядковое) | 106 (0.18%) |
Наречие | 4170 (7.01%) |
Предикатив | 639 (1.07%) |
Предлог | 6883 (11.58%) |
Союз | 6222 (10.47%) |
Междометие | 1245 (2.09%) |
Вводное слово | 333 (0.56%) |
Частица | 5139 (8.64%) |
Причастие | 802 (1.35%) |
Деепричастие | 214 (0.36%) |
Служебных слов: | 28964 (48.72%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 120.29 |
. точка | 116.12 |
- тире | 37.86 |
! восклицательный знак | 9.70 |
? вопросительный знак | 14.44 |
... многоточие | 11.52 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.51 |
!!! тройной воскл. знак | 0.32 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.28 |
" кавычка | 18.22 |
() скобки | 0.12 |
: двоеточие | 2.09 |
; 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».