Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Симбионты |
| Автор: Олег Дивов |
| Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 590314 |
| Слов в произведении (СВП): | 88560 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.5 |
| СДП диалога, знаков: | 37.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10285 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9565 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 720 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2829.05 | —> 5989-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21515 (24.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67045 (75.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20833 (31.07%) |
| Прилагательное | 7209 (10.75%) |
| Глагол | 16603 (24.76%) |
| Местоимение-существительное | 7477 (11.15%) |
| Местоименное прилагательное | 3687 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1000 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 252 (0.38%) |
| Наречие | 4669 (6.96%) |
| Предикатив | 707 (1.05%) |
| Предлог | 7709 (11.50%) |
| Союз | 7527 (11.23%) |
| Междометие | 1565 (2.33%) |
| Вводное слово | 279 (0.42%) |
| Частица | 6217 (9.27%) |
| Причастие | 646 (0.96%) |
| Деепричастие | 177 (0.26%) |
| Служебных слов: | 34652 (51.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.66 |
| . точка | 99.98 |
| - тире | 30.56 |
| ! восклицательный знак | 7.20 |
| ? вопросительный знак | 9.68 |
| ... многоточие | 11.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.72 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.23 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.16 |
| " кавычка | 15.79 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 6.02 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
