Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Тайны старого чердака |
| Автор: Марина Аржиловская |
| Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 141950 |
| Слов в произведении (СВП): | 20724 |
| Приблизительно страниц: | 72 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.14 |
| СДП диалога, знаков: | 46.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4093 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4004 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 89 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1147.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2583.18 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4742 (22.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 15982 (77.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 5377 (33.64%) |
| Прилагательное | 1956 (12.24%) |
| Глагол | 4170 (26.09%) |
| Местоимение-существительное | 1774 (11.10%) |
| Местоименное прилагательное | 896 (5.61%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 135 (0.84%) |
| Числительное (порядковое) | 47 (0.29%) |
| Наречие | 1011 (6.33%) |
| Предикатив | 160 (1.00%) |
| Предлог | 1828 (11.44%) |
| Союз | 1482 (9.27%) |
| Междометие | 272 (1.70%) |
| Вводное слово | 35 (0.22%) |
| Частица | 1026 (6.42%) |
| Причастие | 234 (1.46%) |
| Деепричастие | 53 (0.33%) |
| Служебных слов: | 7367 (46.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.26 |
| . точка | 80.00 |
| - тире | 38.17 |
| ! восклицательный знак | 21.81 |
| ? вопросительный знак | 11.97 |
| ... многоточие | 6.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 4.15 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 4.34 |
| ; точка с запятой | 0.43 |
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».
Внимание! У Марины Аржиловской пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.
