Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 281771 |
Слов в произведении (СВП): | 40558 |
Приблизительно страниц: | 148 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.13 |
СДП авторского текста, знаков: | 101.85 |
СДП диалога, знаков: | 61.69 |
Доля диалогов в тексте: | 32.48% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.08% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6683 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6198 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 485 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1237.50 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2894.42 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7317 (18.04% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 33241 (81.96% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 12036 (36.21%) |
Прилагательное | 3861 (11.62%) |
Глагол | 6335 (19.06%) |
Местоимение-существительное | 1985 (5.97%) |
Местоименное прилагательное | 2002 (6.02%) |
Местоимение-предикатив | 6 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 350 (1.05%) |
Числительное (порядковое) | 73 (0.22%) |
Наречие | 1363 (4.10%) |
Предикатив | 165 (0.50%) |
Предлог | 4760 (14.32%) |
Союз | 2509 (7.55%) |
Междометие | 462 (1.39%) |
Вводное слово | 57 (0.17%) |
Частица | 1704 (5.13%) |
Причастие | 609 (1.83%) |
Деепричастие | 118 (0.35%) |
Служебных слов: | 13603 (40.92%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 96.68 |
. точка | 66.89 |
- тире | 22.29 |
! восклицательный знак | 8.68 |
? вопросительный знак | 3.67 |
... многоточие | 0.57 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
" кавычка | 3.85 |
() скобки | 0.05 |
: двоеточие | 1.41 |
; точка с запятой | 0.25 |
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».