Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 514484 |
Слов в произведении (СВП): | 76183 |
Приблизительно страниц: | 260 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.42 |
СДП авторского текста, знаков: | 65.89 |
СДП диалога, знаков: | 33.14 |
Доля диалогов в тексте: | 26.19% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.16% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10465 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9533 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 932 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.34 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2884.22 | —> 5194-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19711 (25.87% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56472 (74.13% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16906 (29.94%) |
Прилагательное | 6091 (10.79%) |
Глагол | 14026 (24.84%) |
Местоимение-существительное | 6699 (11.86%) |
Местоименное прилагательное | 2975 (5.27%) |
Местоимение-предикатив | 24 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 1185 (2.10%) |
Числительное (порядковое) | 216 (0.38%) |
Наречие | 3902 (6.91%) |
Предикатив | 810 (1.43%) |
Предлог | 6441 (11.41%) |
Союз | 7084 (12.54%) |
Междометие | 1073 (1.90%) |
Вводное слово | 269 (0.48%) |
Частица | 5768 (10.21%) |
Причастие | 853 (1.51%) |
Деепричастие | 189 (0.33%) |
Служебных слов: | 30522 (54.05%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 119.62 |
. точка | 81.20 |
- тире | 38.88 |
! восклицательный знак | 14.64 |
? вопросительный знак | 18.95 |
... многоточие | 20.48 |
!.. воскл. знак с многоточием | 4.04 |
?.. вопр. знак с многоточием | 1.04 |
!!! тройной воскл. знак | 0.05 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.56 |
" кавычка | 10.58 |
() скобки | 1.22 |
: двоеточие | 10.54 |
; точка с запятой | 3.41 |
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».