Лингвистический анализ произведения
Произведение: Спящий |
Автор: Павел Корнев |
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
Длина текста, знаков: | 657006 |
Слов в произведении (СВП): | 92528 |
Приблизительно страниц: | 337 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.77 |
СДП авторского текста, знаков: | 94.77 |
СДП диалога, знаков: | 41.07 |
Доля диалогов в тексте: | 37.37% |
Доля авторского текста в диалогах: | 12.44% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10719 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10378 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 341 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1309.43 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3060.65 | —> 2863-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18424 (19.91% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74104 (80.09% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 25083 (33.85%) |
Прилагательное | 8684 (11.72%) |
Глагол | 17738 (23.94%) |
Местоимение-существительное | 6634 (8.95%) |
Местоименное прилагательное | 3024 (4.08%) |
Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 816 (1.10%) |
Числительное (порядковое) | 214 (0.29%) |
Наречие | 4056 (5.47%) |
Предикатив | 551 (0.74%) |
Предлог | 9872 (13.32%) |
Союз | 6939 (9.36%) |
Междометие | 1508 (2.03%) |
Вводное слово | 80 (0.11%) |
Частица | 4408 (5.95%) |
Причастие | 1616 (2.18%) |
Деепричастие | 168 (0.23%) |
Служебных слов: | 32638 (44.04%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 88.52 |
. точка | 74.27 |
- тире | 32.16 |
! восклицательный знак | 16.84 |
? вопросительный знак | 13.95 |
... многоточие | 2.72 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.01 |
" кавычка | 4.83 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 4.73 |
; точка с запятой | 1.39 |
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».