Лингвистический анализ произведения
| Произведение: Скелеты |
| Автор: Максим Кабир |
| Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года |
|
Общая статистика |
| Длина текста, знаков: | 659894 |
| Слов в произведении (СВП): | 91564 |
| Приблизительно страниц: | 339 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.12 |
| СДП диалога, знаков: | 33.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 15383 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 14200 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1183 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1577.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3929.91 | —> 15-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15192 (16.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76372 (83.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 28874 (37.81%) |
| Прилагательное | 7767 (10.17%) |
| Глагол | 17889 (23.42%) |
| Местоимение-существительное | 6270 (8.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2731 (3.58%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 735 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 320 (0.42%) |
| Наречие | 2750 (3.60%) |
| Предикатив | 428 (0.56%) |
| Предлог | 9267 (12.13%) |
| Союз | 5303 (6.94%) |
| Междометие | 1246 (1.63%) |
| Вводное слово | 120 (0.16%) |
| Частица | 3646 (4.77%) |
| Причастие | 1820 (2.38%) |
| Деепричастие | 169 (0.22%) |
| Служебных слов: | 28754 (37.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.46 |
| . точка | 125.43 |
| - тире | 29.65 |
| ! восклицательный знак | 6.26 |
| ? вопросительный знак | 13.07 |
| ... многоточие | 5.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 23.96 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 4.71 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
