Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Золотой шар |
| Автор: Михаил Белозеров |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 531852 |
| Слов в произведении (СВП): | 77966 |
| Приблизительно страниц: | 263 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.88 |
| СДП диалога, знаков: | 33.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9559 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9011 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 548 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1170.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2769.90 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19213 (24.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58753 (75.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17924 (30.51%) |
| Прилагательное | 5398 (9.19%) |
| Глагол | 15447 (26.29%) |
| Местоимение-существительное | 6466 (11.01%) |
| Местоименное прилагательное | 3170 (5.40%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 833 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.29%) |
| Наречие | 3364 (5.73%) |
| Предикатив | 605 (1.03%) |
| Предлог | 7035 (11.97%) |
| Союз | 7071 (12.04%) |
| Междометие | 1361 (2.32%) |
| Вводное слово | 224 (0.38%) |
| Частица | 5221 (8.89%) |
| Причастие | 612 (1.04%) |
| Деепричастие | 796 (1.35%) |
| Служебных слов: | 31350 (53.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.16 |
| . точка | 100.29 |
| - тире | 40.85 |
| ! восклицательный знак | 17.43 |
| ? вопросительный знак | 12.54 |
| ... многоточие | 5.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.53 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.49 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.46 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.35 |
| " кавычка | 20.88 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.35 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
