Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Венец безбрачия |
| Автор: Кристина Юраш |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 690325 |
| Слов в произведении (СВП): | 97680 |
| Приблизительно страниц: | 341 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.88 |
| СДП диалога, знаков: | 47.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11883 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11080 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 803 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1243.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2991.30 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22047 (22.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75633 (77.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25177 (33.29%) |
| Прилагательное | 7802 (10.32%) |
| Глагол | 20161 (26.66%) |
| Местоимение-существительное | 8834 (11.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3540 (4.68%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 810 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.24%) |
| Наречие | 3806 (5.03%) |
| Предикатив | 688 (0.91%) |
| Предлог | 9200 (12.16%) |
| Союз | 7160 (9.47%) |
| Междометие | 1476 (1.95%) |
| Вводное слово | 168 (0.22%) |
| Частица | 5773 (7.63%) |
| Причастие | 1116 (1.48%) |
| Деепричастие | 563 (0.74%) |
| Служебных слов: | 36729 (48.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.29 |
| . точка | 63.00 |
| - тире | 38.01 |
| ! восклицательный знак | 40.48 |
| ? вопросительный знак | 14.45 |
| ... многоточие | 13.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 16.15 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.95 |
| ; 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».
