Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 89159 |
Слов в произведении (СВП): | 12811 |
Приблизительно страниц: | 46 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.13 |
СДП авторского текста, знаков: | 54.3 |
СДП диалога, знаков: | 38.59 |
Доля диалогов в тексте: | 25.95% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.75% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 3701 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 3513 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 188 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1288.97 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3101.09 | —> 2135-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2133 (16.65% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 10678 (83.35% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 3690 (34.56%) |
Прилагательное | 925 (8.66%) |
Глагол | 2078 (19.46%) |
Местоимение-существительное | 857 (8.03%) |
Местоименное прилагательное | 327 (3.06%) |
Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
Числительное (количественное) | 73 (0.68%) |
Числительное (порядковое) | 20 (0.19%) |
Наречие | 205 (1.92%) |
Предикатив | 4 (0.04%) |
Предлог | 1249 (11.70%) |
Союз | 323 (3.02%) |
Междометие | 3 (0.03%) |
Вводное слово | 1 (0.01%) |
Частица | 246 (2.30%) |
Причастие | 269 (2.52%) |
Деепричастие | 9 (0.08%) |
Служебных слов: | 3006 (28.15%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 86.64 |
. точка | 130.04 |
- тире | 19.59 |
! восклицательный знак | 3.59 |
? вопросительный знак | 5.31 |
... многоточие | 0.86 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
" кавычка | 14.44 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 0.62 |
; точка с запятой | 0.00 |
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».