Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 615509 |
Слов в произведении (СВП): | 88935 |
Приблизительно страниц: | 329 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.59 |
СДП авторского текста, знаков: | 102.64 |
СДП диалога, знаков: | 65.88 |
Доля диалогов в тексте: | 38.31% |
Доля авторского текста в диалогах: | 2.9% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11494 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10763 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 731 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1247.64 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2970.32 | —> 3966-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21568 (24.25% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67367 (75.75% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 22006 (32.67%) |
Прилагательное | 8846 (13.13%) |
Глагол | 14262 (21.17%) |
Местоимение-существительное | 5865 (8.71%) |
Местоименное прилагательное | 4849 (7.20%) |
Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 1374 (2.04%) |
Числительное (порядковое) | 262 (0.39%) |
Наречие | 4467 (6.63%) |
Предикатив | 603 (0.90%) |
Предлог | 8632 (12.81%) |
Союз | 7232 (10.74%) |
Междометие | 1404 (2.08%) |
Вводное слово | 240 (0.36%) |
Частица | 5098 (7.57%) |
Причастие | 1585 (2.35%) |
Деепричастие | 302 (0.45%) |
Служебных слов: | 33632 (49.92%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 117.46 |
. точка | 59.67 |
- тире | 12.68 |
! восклицательный знак | 1.56 |
? вопросительный знак | 7.17 |
... многоточие | 6.88 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
!!! тройной воскл. знак | 0.01 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
" кавычка | 11.63 |
() скобки | 1.64 |
: двоеточие | 11.27 |
; точка с запятой | 0.04 |
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».