Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 204426 |
Слов в произведении (СВП): | 29814 |
Приблизительно страниц: | 104 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.81 |
СДП авторского текста, знаков: | 78.63 |
СДП диалога, знаков: | 35.34 |
Доля диалогов в тексте: | 42.47% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.24% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 5418 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 5213 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 205 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1233.67 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2762.96 | —> 7026-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6643 (22.28% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 23171 (77.72% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 6713 (28.97%) |
Прилагательное | 2647 (11.42%) |
Глагол | 6098 (26.32%) |
Местоимение-существительное | 2120 (9.15%) |
Местоименное прилагательное | 908 (3.92%) |
Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 484 (2.09%) |
Числительное (порядковое) | 90 (0.39%) |
Наречие | 1522 (6.57%) |
Предикатив | 313 (1.35%) |
Предлог | 2697 (11.64%) |
Союз | 2308 (9.96%) |
Междометие | 390 (1.68%) |
Вводное слово | 112 (0.48%) |
Частица | 2066 (8.92%) |
Причастие | 484 (2.09%) |
Деепричастие | 96 (0.41%) |
Служебных слов: | 10701 (46.18%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 115.25 |
. точка | 101.56 |
- тире | 32.80 |
! восклицательный знак | 5.43 |
? вопросительный знак | 16.70 |
... многоточие | 8.89 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
" кавычка | 1.88 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 4.46 |
; точка с запятой | 0.34 |
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».