Лингвистический анализ произведения
Произведение: Топливо |
Автор: Михаэль Драу |
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
Длина текста, знаков: | 298817 |
Слов в произведении (СВП): | 42008 |
Приблизительно страниц: | 151 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.55 |
СДП авторского текста, знаков: | 64.97 |
СДП диалога, знаков: | 49.72 |
Доля диалогов в тексте: | 35.78% |
Доля авторского текста в диалогах: | 14.15% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6407 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6109 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 298 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1218.57 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2768.53 | —> 6935-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9226 (21.96% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 32782 (78.04% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 10127 (30.89%) |
Прилагательное | 3859 (11.77%) |
Глагол | 7991 (24.38%) |
Местоимение-существительное | 2790 (8.51%) |
Местоименное прилагательное | 1878 (5.73%) |
Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 441 (1.35%) |
Числительное (порядковое) | 31 (0.09%) |
Наречие | 1898 (5.79%) |
Предикатив | 260 (0.79%) |
Предлог | 3878 (11.83%) |
Союз | 3379 (10.31%) |
Междометие | 640 (1.95%) |
Вводное слово | 106 (0.32%) |
Частица | 2470 (7.53%) |
Причастие | 723 (2.21%) |
Деепричастие | 147 (0.45%) |
Служебных слов: | 15290 (46.64%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 115.07 |
. точка | 92.03 |
- тире | 25.50 |
! восклицательный знак | 7.83 |
? вопросительный знак | 9.09 |
... многоточие | 9.90 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.86 |
!!! тройной воскл. знак | 0.02 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.19 |
" кавычка | 9.62 |
() скобки | 0.38 |
: двоеточие | 3.09 |
; 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».