Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Техномаг. Тени Скарлайга |
| Автор: Владимир Поляков |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 556722 |
| Слов в произведении (СВП): | 80599 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.89 |
| СДП диалога, знаков: | 55.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9852 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9067 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 785 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1261.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2906.16 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21370 (26.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59229 (73.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18479 (31.20%) |
| Прилагательное | 7879 (13.30%) |
| Глагол | 12088 (20.41%) |
| Местоимение-существительное | 5394 (9.11%) |
| Местоименное прилагательное | 3953 (6.67%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 838 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.31%) |
| Наречие | 4092 (6.91%) |
| Предикатив | 735 (1.24%) |
| Предлог | 7728 (13.05%) |
| Союз | 7467 (12.61%) |
| Междометие | 1410 (2.38%) |
| Вводное слово | 212 (0.36%) |
| Частица | 6044 (10.20%) |
| Причастие | 1654 (2.79%) |
| Деепричастие | 220 (0.37%) |
| Служебных слов: | 32440 (54.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.02 |
| . точка | 85.92 |
| - тире | 18.86 |
| ! восклицательный знак | 4.42 |
| ? вопросительный знак | 6.36 |
| ... многоточие | 12.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 9.34 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 2.51 |
| ; точка с запятой | 0.40 |
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».
