Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Алая тень |
| Автор: Мария Николаева |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 509573 |
| Слов в произведении (СВП): | 74265 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.4 |
| СДП диалога, знаков: | 56.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8133 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7754 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 379 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1162.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2595.07 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19591 (26.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54674 (73.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15331 (28.04%) |
| Прилагательное | 6427 (11.76%) |
| Глагол | 12709 (23.25%) |
| Местоимение-существительное | 6630 (12.13%) |
| Местоименное прилагательное | 3989 (7.30%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 755 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.32%) |
| Наречие | 4257 (7.79%) |
| Предикатив | 723 (1.32%) |
| Предлог | 6612 (12.09%) |
| Союз | 6766 (12.38%) |
| Междометие | 1330 (2.43%) |
| Вводное слово | 230 (0.42%) |
| Частица | 5429 (9.93%) |
| Причастие | 1024 (1.87%) |
| Деепричастие | 222 (0.41%) |
| Служебных слов: | 31234 (57.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.63 |
| . точка | 80.08 |
| - тире | 24.33 |
| ! восклицательный знак | 6.33 |
| ? вопросительный знак | 10.91 |
| ... многоточие | 10.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.48 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.66 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.18 |
| " кавычка | 2.40 |
| () скобки | 0.47 |
| : двоеточие | 2.77 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
