Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 530538 |
Слов в произведении (СВП): | 74180 |
Приблизительно страниц: | 261 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.56 |
СДП авторского текста, знаков: | 99.36 |
СДП диалога, знаков: | 56.42 |
Доля диалогов в тексте: | 53.75% |
Доля авторского текста в диалогах: | 13.52% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10720 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10195 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 525 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1339.43 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3186.36 | —> 1685-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17097 (23.05% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57083 (76.95% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 19071 (33.41%) |
Прилагательное | 6797 (11.91%) |
Глагол | 13341 (23.37%) |
Местоимение-существительное | 4453 (7.80%) |
Местоименное прилагательное | 2724 (4.77%) |
Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 727 (1.27%) |
Числительное (порядковое) | 303 (0.53%) |
Наречие | 3477 (6.09%) |
Предикатив | 477 (0.84%) |
Предлог | 7617 (13.34%) |
Союз | 6555 (11.48%) |
Междометие | 1122 (1.97%) |
Вводное слово | 217 (0.38%) |
Частица | 4924 (8.63%) |
Причастие | 1240 (2.17%) |
Деепричастие | 168 (0.29%) |
Служебных слов: | 27790 (48.68%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 151.73 |
. точка | 87.72 |
- тире | 30.05 |
! восклицательный знак | 1.16 |
? вопросительный знак | 10.31 |
... многоточие | 1.83 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
" кавычка | 3.38 |
() скобки | 0.07 |
: двоеточие | 0.30 |
; точка с запятой | 0.00 |
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».