Лингвистический анализ произведения
Произведение: Бес шума и пыли |
Автор: Антон Мякшин |
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
Длина текста, знаков: | 518488 |
Слов в произведении (СВП): | 73481 |
Приблизительно страниц: | 260 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.83 |
СДП авторского текста, знаков: | 76 |
СДП диалога, знаков: | 41.06 |
Доля диалогов в тексте: | 45.55% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.01% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10509 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9827 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 682 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1285.23 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3060.54 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16723 (22.76% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56758 (77.24% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 18269 (32.19%) |
Прилагательное | 6452 (11.37%) |
Глагол | 14144 (24.92%) |
Местоимение-существительное | 5601 (9.87%) |
Местоименное прилагательное | 2514 (4.43%) |
Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 708 (1.25%) |
Числительное (порядковое) | 125 (0.22%) |
Наречие | 3450 (6.08%) |
Предикатив | 606 (1.07%) |
Предлог | 6596 (11.62%) |
Союз | 5731 (10.10%) |
Междометие | 928 (1.64%) |
Вводное слово | 298 (0.53%) |
Частица | 5218 (9.19%) |
Причастие | 1076 (1.90%) |
Деепричастие | 173 (0.30%) |
Служебных слов: | 27077 (47.71%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 111.53 |
. точка | 63.40 |
- тире | 49.78 |
! восклицательный знак | 30.04 |
? вопросительный знак | 14.66 |
... многоточие | 28.82 |
!.. воскл. знак с многоточием | 5.10 |
?.. вопр. знак с многоточием | 1.63 |
!!! тройной воскл. знак | 0.29 |
?! вопр. знак с восклицанием | 2.57 |
" кавычка | 5.06 |
() скобки | 0.69 |
: двоеточие | 5.51 |
; точка с запятой | 0.46 |
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».