Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 86566 |
Слов в произведении (СВП): | 12083 |
Приблизительно страниц: | 45 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.61 |
СДП авторского текста, знаков: | 74.28 |
СДП диалога, знаков: | 49.39 |
Доля диалогов в тексте: | 48.83% |
Доля авторского текста в диалогах: | 4.84% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 3181 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 3056 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 125 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.83 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2762.77 | —> 7030-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2528 (20.92% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 9555 (79.08% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 3291 (34.44%) |
Прилагательное | 982 (10.28%) |
Глагол | 2046 (21.41%) |
Местоимение-существительное | 860 (9.00%) |
Местоименное прилагательное | 510 (5.34%) |
Местоимение-предикатив | 4 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 175 (1.83%) |
Числительное (порядковое) | 41 (0.43%) |
Наречие | 459 (4.80%) |
Предикатив | 87 (0.91%) |
Предлог | 1204 (12.60%) |
Союз | 831 (8.70%) |
Междометие | 211 (2.21%) |
Вводное слово | 28 (0.29%) |
Частица | 614 (6.43%) |
Причастие | 204 (2.14%) |
Деепричастие | 19 (0.20%) |
Служебных слов: | 4281 (44.80%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 94.43 |
. точка | 89.96 |
- тире | 25.41 |
! восклицательный знак | 10.68 |
? вопросительный знак | 14.48 |
... многоточие | 4.14 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
" кавычка | 7.45 |
() скобки | 0.58 |
: двоеточие | 4.14 |
; точка с запятой | 1.90 |
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».