Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Мор |
| Автор: Алексей Смирнов |
| Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 139502 |
| Слов в произведении (СВП): | 19687 |
| Приблизительно страниц: | 73 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.03 |
| СДП диалога, знаков: | 46.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5388 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5230 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 158 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1346.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3335.43 | —> 865-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4090 (20.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 15597 (79.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4633 (29.70%) |
| Прилагательное | 1927 (12.35%) |
| Глагол | 3779 (24.23%) |
| Местоимение-существительное | 1394 (8.94%) |
| Местоименное прилагательное | 814 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 167 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 34 (0.22%) |
| Наречие | 920 (5.90%) |
| Предикатив | 141 (0.90%) |
| Предлог | 1786 (11.45%) |
| Союз | 1597 (10.24%) |
| Междометие | 323 (2.07%) |
| Вводное слово | 38 (0.24%) |
| Частица | 1153 (7.39%) |
| Причастие | 393 (2.52%) |
| Деепричастие | 46 (0.29%) |
| Служебных слов: | 7154 (45.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.65 |
| . точка | 69.28 |
| - тире | 26.41 |
| ! восклицательный знак | 4.06 |
| ? вопросительный знак | 8.23 |
| ... многоточие | 5.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.41 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 7.42 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 9.19 |
| ; точка с запятой | 7.77 |
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».
