Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Час тигра |
| Автор: Михаил Зайцев |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 505142 |
| Слов в произведении (СВП): | 72106 |
| Приблизительно страниц: | 265 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.07 |
| СДП диалога, знаков: | 45.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12807 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11782 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1025 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1447.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3601.86 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13988 (19.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58118 (80.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21032 (36.19%) |
| Прилагательное | 7069 (12.16%) |
| Глагол | 12823 (22.06%) |
| Местоимение-существительное | 4460 (7.67%) |
| Местоименное прилагательное | 1830 (3.15%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 779 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 280 (0.48%) |
| Наречие | 2721 (4.68%) |
| Предикатив | 485 (0.83%) |
| Предлог | 7944 (13.67%) |
| Союз | 4760 (8.19%) |
| Междометие | 1080 (1.86%) |
| Вводное слово | 223 (0.38%) |
| Частица | 3459 (5.95%) |
| Причастие | 1208 (2.08%) |
| Деепричастие | 145 (0.25%) |
| Служебных слов: | 23915 (41.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.00 |
| . точка | 69.59 |
| - тире | 18.31 |
| ! восклицательный знак | 8.64 |
| ? вопросительный знак | 11.98 |
| ... многоточие | 8.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.42 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.47 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 22.06 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 3.06 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
