Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Невидимое послание |
| Автор: Дмитрий Де-Спиллер |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 77441 |
| Слов в произведении (СВП): | 10415 |
| Приблизительно страниц: | 42 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 122.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 130.65 |
| СДП диалога, знаков: | 72.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 8.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3655 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3507 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 148 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1459.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3555.39 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2005 (19.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 8410 (80.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3080 (36.62%) |
| Прилагательное | 1178 (14.01%) |
| Глагол | 1470 (17.48%) |
| Местоимение-существительное | 397 (4.72%) |
| Местоименное прилагательное | 635 (7.55%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.08%) |
| Числительное (количественное) | 108 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 24 (0.29%) |
| Наречие | 415 (4.93%) |
| Предикатив | 70 (0.83%) |
| Предлог | 989 (11.76%) |
| Союз | 731 (8.69%) |
| Междометие | 127 (1.51%) |
| Вводное слово | 17 (0.20%) |
| Частица | 498 (5.92%) |
| Причастие | 318 (3.78%) |
| Деепричастие | 34 (0.40%) |
| Служебных слов: | 3435 (40.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.08 |
| . точка | 52.23 |
| - тире | 6.53 |
| ! восклицательный знак | 3.94 |
| ? вопросительный знак | 2.30 |
| ... многоточие | 1.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 11.52 |
| () скобки | 0.48 |
| : двоеточие | 1.92 |
| ; точка с запятой | 0.58 |
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».
Внимание! У Дмитрия Де-Спиллера пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.
