Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 258927 |
Слов в произведении (СВП): | 36233 |
Приблизительно страниц: | 126 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.53 |
СДП авторского текста, знаков: | 81.19 |
СДП диалога, знаков: | 60.39 |
Доля диалогов в тексте: | 80.78% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.75% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 4446 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 4244 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 202 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 992.70 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2142.48 | —> 11906-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8325 (22.98% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27908 (77.02% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 8366 (29.98%) |
Прилагательное | 2327 (8.34%) |
Глагол | 6683 (23.95%) |
Местоимение-существительное | 3685 (13.20%) |
Местоименное прилагательное | 1786 (6.40%) |
Местоимение-предикатив | 7 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 472 (1.69%) |
Числительное (порядковое) | 79 (0.28%) |
Наречие | 1392 (4.99%) |
Предикатив | 378 (1.35%) |
Предлог | 3368 (12.07%) |
Союз | 2842 (10.18%) |
Междометие | 586 (2.10%) |
Вводное слово | 121 (0.43%) |
Частица | 1959 (7.02%) |
Причастие | 542 (1.94%) |
Деепричастие | 41 (0.15%) |
Служебных слов: | 14395 (51.58%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 128.53 |
. точка | 83.38 |
- тире | 40.93 |
! восклицательный знак | 4.53 |
? вопросительный знак | 16.97 |
... многоточие | 7.53 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
" кавычка | 3.67 |
() скобки | 0.03 |
: двоеточие | 3.23 |
; точка с запятой | 0.14 |
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».