Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Вирусапиенс |
| Автор: Сергей Гатаулин |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 506997 |
| Слов в произведении (СВП): | 65921 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.85 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.76 |
| СДП диалога, знаков: | 45.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9635 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9135 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 500 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1377.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3222.40 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12223 (18.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53698 (81.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18355 (34.18%) |
| Прилагательное | 6940 (12.92%) |
| Глагол | 13156 (24.50%) |
| Местоимение-существительное | 3891 (7.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2100 (3.91%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 483 (0.90%) |
| Числительное (порядковое) | 92 (0.17%) |
| Наречие | 2625 (4.89%) |
| Предикатив | 387 (0.72%) |
| Предлог | 6411 (11.94%) |
| Союз | 3861 (7.19%) |
| Междометие | 836 (1.56%) |
| Вводное слово | 73 (0.14%) |
| Частица | 3310 (6.16%) |
| Причастие | 1814 (3.38%) |
| Деепричастие | 206 (0.38%) |
| Служебных слов: | 20693 (38.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.16 |
| . точка | 89.14 |
| - тире | 47.74 |
| ! восклицательный знак | 18.92 |
| ? вопросительный знак | 14.27 |
| ... многоточие | 2.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 11.35 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 5.63 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
