Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 122388 |
Слов в произведении (СВП): | 17830 |
Приблизительно страниц: | 62 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.01 |
СДП авторского текста, знаков: | 69.01 |
СДП диалога, знаков: | 44.75 |
Доля диалогов в тексте: | 31.36% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.13% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 3769 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 3516 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 253 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1152.70 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2576.69 | —> 8080-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2920 (16.38% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 14910 (83.62% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 4856 (32.57%) |
Прилагательное | 1245 (8.35%) |
Глагол | 3215 (21.56%) |
Местоимение-существительное | 945 (6.34%) |
Местоименное прилагательное | 311 (2.09%) |
Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 104 (0.70%) |
Числительное (порядковое) | 11 (0.07%) |
Наречие | 414 (2.78%) |
Предикатив | 11 (0.07%) |
Предлог | 1679 (11.26%) |
Союз | 698 (4.68%) |
Междометие | 44 (0.30%) |
Вводное слово | 1 (0.01%) |
Частица | 262 (1.76%) |
Причастие | 192 (1.29%) |
Деепричастие | 15 (0.10%) |
Служебных слов: | 3941 (26.43%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 125.63 |
. точка | 72.24 |
- тире | 34.27 |
! восклицательный знак | 10.66 |
? вопросительный знак | 5.38 |
... многоточие | 15.54 |
!.. воскл. знак с многоточием | 2.30 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
!!! тройной воскл. знак | 0.06 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
" кавычка | 4.04 |
() скобки | 0.17 |
: двоеточие | 10.99 |
; точка с запятой | 0.79 |
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».