Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 514431 |
Слов в произведении (СВП): | 73197 |
Приблизительно страниц: | 260 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.64 |
СДП авторского текста, знаков: | 88.67 |
СДП диалога, знаков: | 54.36 |
Доля диалогов в тексте: | 40.53% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.56% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10146 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9624 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 522 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1275.69 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3002.32 | —> 3557-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16686 (22.80% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56511 (77.20% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 17925 (31.72%) |
Прилагательное | 5919 (10.47%) |
Глагол | 13311 (23.55%) |
Местоимение-существительное | 5100 (9.02%) |
Местоименное прилагательное | 3115 (5.51%) |
Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 751 (1.33%) |
Числительное (порядковое) | 153 (0.27%) |
Наречие | 3548 (6.28%) |
Предикатив | 576 (1.02%) |
Предлог | 7095 (12.56%) |
Союз | 6209 (10.99%) |
Междометие | 1300 (2.30%) |
Вводное слово | 245 (0.43%) |
Частица | 5698 (10.08%) |
Причастие | 1061 (1.88%) |
Деепричастие | 177 (0.31%) |
Служебных слов: | 28944 (51.22%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 124.38 |
. точка | 82.13 |
- тире | 33.53 |
! восклицательный знак | 3.07 |
? вопросительный знак | 8.33 |
... многоточие | 4.58 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
" кавычка | 16.61 |
() скобки | 1.65 |
: двоеточие | 6.18 |
; 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».