Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Ахтимаг |
| Автор: Михаил Бабкин |
| Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 496927 |
| Слов в произведении (СВП): | 66485 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 149 |
| СДП диалога, знаков: | 58.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9911 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9098 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 813 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1338.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3164.53 | —> 1852-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14353 (21.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52132 (78.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16058 (30.80%) |
| Прилагательное | 6775 (13.00%) |
| Глагол | 11598 (22.25%) |
| Местоимение-существительное | 3724 (7.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2243 (4.30%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 562 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 122 (0.23%) |
| Наречие | 3408 (6.54%) |
| Предикатив | 529 (1.01%) |
| Предлог | 7131 (13.68%) |
| Союз | 5083 (9.75%) |
| Междометие | 979 (1.88%) |
| Вводное слово | 245 (0.47%) |
| Частица | 3892 (7.47%) |
| Причастие | 1260 (2.42%) |
| Деепричастие | 252 (0.48%) |
| Служебных слов: | 23561 (45.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.29 |
| . точка | 60.01 |
| - тире | 61.04 |
| ! восклицательный знак | 18.05 |
| ? вопросительный знак | 12.74 |
| ... многоточие | 14.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 9.21 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 9.69 |
| ; 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».
