Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Техномаг |
| Автор: Владимир Поляков |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 560673 |
| Слов в произведении (СВП): | 82682 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.72 |
| СДП диалога, знаков: | 58.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.91% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10070 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9216 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 854 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1253.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2879.32 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22059 (26.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60623 (73.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18891 (31.16%) |
| Прилагательное | 7815 (12.89%) |
| Глагол | 12618 (20.81%) |
| Местоимение-существительное | 5207 (8.59%) |
| Местоименное прилагательное | 3551 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 936 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 239 (0.39%) |
| Наречие | 4294 (7.08%) |
| Предикатив | 757 (1.25%) |
| Предлог | 8142 (13.43%) |
| Союз | 7934 (13.09%) |
| Междометие | 1450 (2.39%) |
| Вводное слово | 217 (0.36%) |
| Частица | 6476 (10.68%) |
| Причастие | 1674 (2.76%) |
| Деепричастие | 211 (0.35%) |
| Служебных слов: | 33204 (54.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.22 |
| . точка | 81.17 |
| - тире | 13.82 |
| ! восклицательный знак | 5.52 |
| ? вопросительный знак | 6.87 |
| ... многоточие | 11.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 5.73 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 1.95 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
