Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 169879 |
Слов в произведении (СВП): | 23601 |
Приблизительно страниц: | 85 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.33 |
СДП авторского текста, знаков: | 67.58 |
СДП диалога, знаков: | 38.5 |
Доля диалогов в тексте: | 45.51% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.55% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 4449 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 4316 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 133 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.28 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2622.69 | —> 7509-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5094 (21.58% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 18507 (78.42% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 5238 (28.30%) |
Прилагательное | 1757 (9.49%) |
Глагол | 3892 (21.03%) |
Местоимение-существительное | 1626 (8.79%) |
Местоименное прилагательное | 661 (3.57%) |
Местоимение-предикатив | 8 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 102 (0.55%) |
Числительное (порядковое) | 23 (0.12%) |
Наречие | 759 (4.10%) |
Предикатив | 37 (0.20%) |
Предлог | 1824 (9.86%) |
Союз | 731 (3.95%) |
Междометие | 1 (0.01%) |
Вводное слово | 15 (0.08%) |
Частица | 603 (3.26%) |
Причастие | 310 (1.68%) |
Деепричастие | 3 (0.02%) |
Служебных слов: | 5469 (29.55%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 116.99 |
. точка | 118.55 |
- тире | 38.05 |
! восклицательный знак | 2.42 |
? вопросительный знак | 14.62 |
... многоточие | 4.79 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
?.. вопр. знак с многоточием | 2.16 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
" кавычка | 5.30 |
() скобки | 0.08 |
: двоеточие | 1.86 |
; точка с запятой | 1.53 |
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».