Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 595937 |
Слов в произведении (СВП): | 87395 |
Приблизительно страниц: | 314 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.44 |
СДП авторского текста, знаков: | 70.44 |
СДП диалога, знаков: | 45.22 |
Доля диалогов в тексте: | 36.9% |
Доля авторского текста в диалогах: | 2.77% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 12270 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 11185 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1085 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1256.70 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2978.41 | —> 3854-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21559 (24.67% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65836 (75.33% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 22830 (34.68%) |
Прилагательное | 7791 (11.83%) |
Глагол | 13634 (20.71%) |
Местоимение-существительное | 5777 (8.77%) |
Местоименное прилагательное | 4107 (6.24%) |
Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 1276 (1.94%) |
Числительное (порядковое) | 256 (0.39%) |
Наречие | 3988 (6.06%) |
Предикатив | 723 (1.10%) |
Предлог | 8733 (13.26%) |
Союз | 7342 (11.15%) |
Междометие | 1369 (2.08%) |
Вводное слово | 209 (0.32%) |
Частица | 6031 (9.16%) |
Причастие | 1423 (2.16%) |
Деепричастие | 221 (0.34%) |
Служебных слов: | 33811 (51.36%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 95.71 |
. точка | 74.64 |
- тире | 22.62 |
! восклицательный знак | 16.82 |
? вопросительный знак | 13.60 |
... многоточие | 15.32 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.90 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
!!! тройной воскл. знак | 0.09 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.80 |
" кавычка | 10.10 |
() скобки | 1.17 |
: двоеточие | 2.96 |
; точка с запятой | 0.01 |
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».