Лингвистический анализ произведения
Длина текста, знаков: | 140840 |
Слов в произведении (СВП): | 18829 |
Приблизительно страниц: | 68 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.19 |
СДП авторского текста, знаков: | 72.13 |
СДП диалога, знаков: | 42.19 |
Доля диалогов в тексте: | 61.84% |
Доля авторского текста в диалогах: | 12.59% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 4638 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 4477 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 161 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1304.56 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3120.56 | —> 1960-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4067 (21.60% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 14762 (78.40% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 4146 (28.09%) |
Прилагательное | 1371 (9.29%) |
Глагол | 3395 (23.00%) |
Местоимение-существительное | 1406 (9.52%) |
Местоименное прилагательное | 480 (3.25%) |
Местоимение-предикатив | 3 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 110 (0.75%) |
Числительное (порядковое) | 26 (0.18%) |
Наречие | 562 (3.81%) |
Предикатив | 35 (0.24%) |
Предлог | 1415 (9.59%) |
Союз | 659 (4.46%) |
Междометие | 28 (0.19%) |
Вводное слово | 5 (0.03%) |
Частица | 461 (3.12%) |
Причастие | 325 (2.20%) |
Деепричастие | 29 (0.20%) |
Служебных слов: | 4457 (30.19%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 132.40 |
. точка | 99.79 |
- тире | 50.88 |
! восклицательный знак | 16.25 |
? вопросительный знак | 12.48 |
... многоточие | 16.09 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.37 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.96 |
" кавычка | 6.69 |
() скобки | 0.16 |
: двоеточие | 6.37 |
; точка с запятой | 2.02 |
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».