Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Под созвездием меча |
| Автор: Сергей Куприянов |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 612672 |
| Слов в произведении (СВП): | 90165 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.68 |
| СДП диалога, знаков: | 32.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11314 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10713 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 601 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1216.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2868.29 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22909 (25.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67256 (74.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21389 (31.80%) |
| Прилагательное | 7560 (11.24%) |
| Глагол | 15478 (23.01%) |
| Местоимение-существительное | 6939 (10.32%) |
| Местоименное прилагательное | 4539 (6.75%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1184 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 178 (0.26%) |
| Наречие | 4572 (6.80%) |
| Предикатив | 776 (1.15%) |
| Предлог | 8774 (13.05%) |
| Союз | 7177 (10.67%) |
| Междометие | 1449 (2.15%) |
| Вводное слово | 329 (0.49%) |
| Частица | 6423 (9.55%) |
| Причастие | 1510 (2.25%) |
| Деепричастие | 366 (0.54%) |
| Служебных слов: | 36008 (53.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.23 |
| . точка | 105.05 |
| - тире | 19.75 |
| ! восклицательный знак | 6.45 |
| ? вопросительный знак | 14.30 |
| ... многоточие | 2.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 8.18 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 0.73 |
| ; точка с запятой | 0.44 |
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».
