Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 461880 |
Слов в произведении (СВП): | 66850 |
Приблизительно страниц: | 234 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.19 |
СДП авторского текста, знаков: | 71.41 |
СДП диалога, знаков: | 50.02 |
Доля диалогов в тексте: | 34.72% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.85% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10311 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9556 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 755 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1302.66 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3112.11 | —> 2336-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16534 (24.73% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50316 (75.27% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16502 (32.80%) |
Прилагательное | 6200 (12.32%) |
Глагол | 11235 (22.33%) |
Местоимение-существительное | 4984 (9.91%) |
Местоименное прилагательное | 3008 (5.98%) |
Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 764 (1.52%) |
Числительное (порядковое) | 150 (0.30%) |
Наречие | 3056 (6.07%) |
Предикатив | 609 (1.21%) |
Предлог | 6190 (12.30%) |
Союз | 5320 (10.57%) |
Междометие | 1215 (2.41%) |
Вводное слово | 273 (0.54%) |
Частица | 4797 (9.53%) |
Причастие | 1015 (2.02%) |
Деепричастие | 149 (0.30%) |
Служебных слов: | 25951 (51.58%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 119.01 |
. точка | 89.18 |
- тире | 31.98 |
! восклицательный знак | 5.21 |
? вопросительный знак | 11.44 |
... многоточие | 11.79 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.39 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.37 |
!!! тройной воскл. знак | 0.06 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
" кавычка | 12.48 |
() скобки | 0.04 |
: двоеточие | 4.19 |
; точка с запятой | 0.10 |
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».