Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Тяжела учительская доля |
| Автор: Кира Стрельникова |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 629128 |
| Слов в произведении (СВП): | 88394 |
| Приблизительно страниц: | 312 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.16 |
| СДП диалога, знаков: | 53.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8350 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7911 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 439 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1230.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2674.12 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19908 (22.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68486 (77.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20118 (29.38%) |
| Прилагательное | 7501 (10.95%) |
| Глагол | 17994 (26.27%) |
| Местоимение-существительное | 6786 (9.91%) |
| Местоименное прилагательное | 2787 (4.07%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 658 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.21%) |
| Наречие | 4220 (6.16%) |
| Предикатив | 495 (0.72%) |
| Предлог | 8788 (12.83%) |
| Союз | 7825 (11.43%) |
| Междометие | 1388 (2.03%) |
| Вводное слово | 272 (0.40%) |
| Частица | 5522 (8.06%) |
| Причастие | 882 (1.29%) |
| Деепричастие | 339 (0.49%) |
| Служебных слов: | 33724 (49.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.62 |
| . точка | 74.79 |
| - тире | 37.90 |
| ! восклицательный знак | 6.10 |
| ? вопросительный знак | 11.01 |
| ... многоточие | 9.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.80 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.80 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.03 |
| " кавычка | 1.74 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.91 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
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».
