Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Суд Эрлика |
| Автор: Питер Нейл |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 80773 |
| Слов в произведении (СВП): | 11877 |
| Приблизительно страниц: | 42 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.65 |
| СДП диалога, знаков: | 60.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3043 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2912 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 131 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1198.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2737.90 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2628 (22.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 9249 (77.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 2871 (31.04%) |
| Прилагательное | 997 (10.78%) |
| Глагол | 2066 (22.34%) |
| Местоимение-существительное | 878 (9.49%) |
| Местоименное прилагательное | 655 (7.08%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 101 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 10 (0.11%) |
| Наречие | 553 (5.98%) |
| Предикатив | 70 (0.76%) |
| Предлог | 1173 (12.68%) |
| Союз | 868 (9.38%) |
| Междометие | 206 (2.23%) |
| Вводное слово | 18 (0.19%) |
| Частица | 742 (8.02%) |
| Причастие | 239 (2.58%) |
| Деепричастие | 40 (0.43%) |
| Служебных слов: | 4581 (49.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.42 |
| . точка | 60.62 |
| - тире | 25.17 |
| ! восклицательный знак | 5.22 |
| ? вопросительный знак | 5.73 |
| ... многоточие | 13.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.76 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 1.52 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 3.37 |
| ; точка с запятой | 0.59 |
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».
