Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 618535 |
Слов в произведении (СВП): | 90373 |
Приблизительно страниц: | 322 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.08 |
СДП авторского текста, знаков: | 86.45 |
СДП диалога, знаков: | 43.02 |
Доля диалогов в тексте: | 43.67% |
Доля авторского текста в диалогах: | 4.81% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 12054 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 11038 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1016 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1390.15 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3319.12 | —> 936-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18429 (20.39% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71944 (79.61% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 26044 (36.20%) |
Прилагательное | 7585 (10.54%) |
Глагол | 16403 (22.80%) |
Местоимение-существительное | 4883 (6.79%) |
Местоименное прилагательное | 3282 (4.56%) |
Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 831 (1.16%) |
Числительное (порядковое) | 134 (0.19%) |
Наречие | 4032 (5.60%) |
Предикатив | 594 (0.83%) |
Предлог | 8816 (12.25%) |
Союз | 7224 (10.04%) |
Междометие | 1207 (1.68%) |
Вводное слово | 194 (0.27%) |
Частица | 4664 (6.48%) |
Причастие | 1666 (2.32%) |
Деепричастие | 260 (0.36%) |
Служебных слов: | 30535 (42.44%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 127.43 |
. точка | 79.90 |
- тире | 17.52 |
! восклицательный знак | 14.83 |
? вопросительный знак | 11.21 |
... многоточие | 8.02 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.65 |
" кавычка | 17.27 |
() скобки | 0.08 |
: двоеточие | 2.37 |
; точка с запятой | 0.03 |
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».