Лингвистический анализ произведения
Произведение: Роса на Солнце |
Автор: Вадим Львов |
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
Длина текста, знаков: | 566407 |
Слов в произведении (СВП): | 78063 |
Приблизительно страниц: | 307 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.93 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.35 |
СДП авторского текста, знаков: | 91.56 |
СДП диалога, знаков: | 52.93 |
Доля диалогов в тексте: | 29.57% |
Доля авторского текста в диалогах: | 1.23% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11373 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10231 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1142 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1421.36 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3356.31 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14800 (18.96% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63263 (81.04% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 24957 (39.45%) |
Прилагательное | 9342 (14.77%) |
Глагол | 10971 (17.34%) |
Местоимение-существительное | 2905 (4.59%) |
Местоименное прилагательное | 2472 (3.91%) |
Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1181 (1.87%) |
Числительное (порядковое) | 414 (0.65%) |
Наречие | 2735 (4.32%) |
Предикатив | 408 (0.64%) |
Предлог | 8747 (13.83%) |
Союз | 5358 (8.47%) |
Междометие | 827 (1.31%) |
Вводное слово | 121 (0.19%) |
Частица | 3038 (4.80%) |
Причастие | 1881 (2.97%) |
Деепричастие | 246 (0.39%) |
Служебных слов: | 23724 (37.50%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 100.53 |
. точка | 78.76 |
- тире | 10.82 |
! восклицательный знак | 7.33 |
? вопросительный знак | 5.21 |
... многоточие | 3.04 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.24 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
" кавычка | 33.97 |
() скобки | 0.06 |
: двоеточие | 3.65 |
; точка с запятой | 0.13 |
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».