Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 634728 |
Слов в произведении (СВП): | 91102 |
Приблизительно страниц: | 327 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.4 |
СДП авторского текста, знаков: | 73.04 |
СДП диалога, знаков: | 39.25 |
Доля диалогов в тексте: | 24.42% |
Доля авторского текста в диалогах: | 15.32% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10883 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10398 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 485 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1325.20 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3079.00 | —> 2693-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19121 (20.99% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71981 (79.01% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 24762 (34.40%) |
Прилагательное | 8463 (11.76%) |
Глагол | 17874 (24.83%) |
Местоимение-существительное | 4621 (6.42%) |
Местоименное прилагательное | 2859 (3.97%) |
Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 872 (1.21%) |
Числительное (порядковое) | 167 (0.23%) |
Наречие | 4145 (5.76%) |
Предикатив | 643 (0.89%) |
Предлог | 9883 (13.73%) |
Союз | 6523 (9.06%) |
Междометие | 1127 (1.57%) |
Вводное слово | 196 (0.27%) |
Частица | 4984 (6.92%) |
Причастие | 2061 (2.86%) |
Деепричастие | 341 (0.47%) |
Служебных слов: | 30548 (42.44%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 125.30 |
. точка | 94.30 |
- тире | 21.72 |
! восклицательный знак | 5.91 |
? вопросительный знак | 9.54 |
... многоточие | 2.88 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
" кавычка | 11.13 |
() скобки | 0.03 |
: двоеточие | 2.21 |
; 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».