Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Сапиенс как вирус |
| Автор: Сергей Гатаулин |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 479442 |
| Слов в произведении (СВП): | 64234 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.76 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.43 |
| СДП диалога, знаков: | 47.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8073 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7653 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 420 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1275.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2880.74 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12699 (19.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51535 (80.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16708 (32.42%) |
| Прилагательное | 6310 (12.24%) |
| Глагол | 12605 (24.46%) |
| Местоимение-существительное | 4041 (7.84%) |
| Местоименное прилагательное | 2332 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 519 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 81 (0.16%) |
| Наречие | 2751 (5.34%) |
| Предикатив | 402 (0.78%) |
| Предлог | 6371 (12.36%) |
| Союз | 4287 (8.32%) |
| Междометие | 711 (1.38%) |
| Вводное слово | 81 (0.16%) |
| Частица | 3416 (6.63%) |
| Причастие | 1979 (3.84%) |
| Деепричастие | 182 (0.35%) |
| Служебных слов: | 21429 (41.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.54 |
| . точка | 85.19 |
| - тире | 36.49 |
| ! восклицательный знак | 12.17 |
| ? вопросительный знак | 10.80 |
| ... многоточие | 3.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 8.39 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 4.06 |
| ; точка с запятой | 0.61 |
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».
