Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 526908 |
Слов в произведении (СВП): | 74625 |
Приблизительно страниц: | 267 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.31 |
СДП авторского текста, знаков: | 71.65 |
СДП диалога, знаков: | 51.94 |
Доля диалогов в тексте: | 34.75% |
Доля авторского текста в диалогах: | 13.15% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9435 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8587 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 848 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1257.82 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2866.13 | —> 5440-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19441 (26.05% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55184 (73.95% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16019 (29.03%) |
Прилагательное | 7899 (14.31%) |
Глагол | 12883 (23.35%) |
Местоимение-существительное | 5295 (9.60%) |
Местоименное прилагательное | 2778 (5.03%) |
Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 582 (1.05%) |
Числительное (порядковое) | 172 (0.31%) |
Наречие | 3810 (6.90%) |
Предикатив | 577 (1.05%) |
Предлог | 6814 (12.35%) |
Союз | 7110 (12.88%) |
Междометие | 1214 (2.20%) |
Вводное слово | 270 (0.49%) |
Частица | 5576 (10.10%) |
Причастие | 1231 (2.23%) |
Деепричастие | 237 (0.43%) |
Служебных слов: | 29310 (53.11%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 121.98 |
. точка | 76.31 |
- тире | 26.24 |
! восклицательный знак | 12.26 |
? вопросительный знак | 14.69 |
... многоточие | 10.88 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
!!! тройной воскл. знак | 0.01 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
" кавычка | 18.08 |
() скобки | 0.08 |
: двоеточие | 1.85 |
; 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».