Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 653441 |
Слов в произведении (СВП): | 93271 |
Приблизительно страниц: | 338 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.63 |
СДП авторского текста, знаков: | 96.38 |
СДП диалога, знаков: | 56.98 |
Доля диалогов в тексте: | 32.72% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.43% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 13081 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 11827 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1254 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1426.99 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3445.46 | —> 412-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19366 (20.76% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73905 (79.24% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20186 (27.31%) |
Прилагательное | 7440 (10.07%) |
Глагол | 15452 (20.91%) |
Местоимение-существительное | 5062 (6.85%) |
Местоименное прилагательное | 2073 (2.80%) |
Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 458 (0.62%) |
Числительное (порядковое) | 99 (0.13%) |
Наречие | 2102 (2.84%) |
Предикатив | 100 (0.14%) |
Предлог | 8791 (11.89%) |
Союз | 3911 (5.29%) |
Междометие | 85 (0.12%) |
Вводное слово | 7 (0.01%) |
Частица | 2669 (3.61%) |
Причастие | 1780 (2.41%) |
Деепричастие | 110 (0.15%) |
Служебных слов: | 22606 (30.59%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 116.58 |
. точка | 63.30 |
- тире | 26.17 |
! восклицательный знак | 9.64 |
? вопросительный знак | 7.52 |
... многоточие | 7.38 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
!!! тройной воскл. знак | 0.38 |
?! вопр. знак с восклицанием | 2.20 |
" кавычка | 8.76 |
() скобки | 1.80 |
: двоеточие | 3.57 |
; точка с запятой | 0.44 |
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».