Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 570915 |
Слов в произведении (СВП): | 86680 |
Приблизительно страниц: | 296 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.56 |
СДП авторского текста, знаков: | 79.09 |
СДП диалога, знаков: | 53.35 |
Доля диалогов в тексте: | 35.45% |
Доля авторского текста в диалогах: | 5.36% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11265 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10780 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 485 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1264.96 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3032.26 | —> 3181-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20422 (23.56% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66258 (76.44% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20529 (30.98%) |
Прилагательное | 6744 (10.18%) |
Глагол | 16703 (25.21%) |
Местоимение-существительное | 7954 (12.00%) |
Местоименное прилагательное | 3177 (4.79%) |
Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1189 (1.79%) |
Числительное (порядковое) | 229 (0.35%) |
Наречие | 4305 (6.50%) |
Предикатив | 526 (0.79%) |
Предлог | 8355 (12.61%) |
Союз | 7024 (10.60%) |
Междометие | 1386 (2.09%) |
Вводное слово | 275 (0.42%) |
Частица | 6101 (9.21%) |
Причастие | 986 (1.49%) |
Деепричастие | 176 (0.27%) |
Служебных слов: | 34461 (52.01%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 126.20 |
. точка | 73.20 |
- тире | 19.23 |
! восклицательный знак | 4.65 |
? вопросительный знак | 10.13 |
... многоточие | 11.87 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.30 |
!!! тройной воскл. знак | 0.07 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
" кавычка | 8.32 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 1.47 |
; точка с запятой | 0.28 |
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».