Длина текста, знаков: | 717765 |
Слов в произведении (СВП): | 108842 |
Приблизительно страниц: | 364 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.74 |
СДП авторского текста, знаков: | 73.18 |
СДП диалога, знаков: | 42.81 |
Доля диалогов в тексте: | 40.98% |
Доля авторского текста в диалогах: | 7.96% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10194 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9501 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 693 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1196.28 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2711.82 | —> 7848-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 9791.76 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25896 (23.79% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 82946 (76.21% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 23344 (28.14%) |
Прилагательное | 8566 (10.33%) |
Глагол | 21021 (25.34%) |
Местоимение-существительное | 9307 (11.22%) |
Местоименное прилагательное | 5030 (6.06%) |
Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 792 (0.95%) |
Числительное (порядковое) | 101 (0.12%) |
Наречие | 5351 (6.45%) |
Предикатив | 882 (1.06%) |
Предлог | 9808 (11.82%) |
Союз | 8831 (10.65%) |
Междометие | 1840 (2.22%) |
Вводное слово | 210 (0.25%) |
Частица | 7051 (8.50%) |
Причастие | 1760 (2.12%) |
Деепричастие | 278 (0.34%) |
Служебных слов: | 42368 (51.08%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 111.75 |
. точка | 75.70 |
- тире | 35.48 |
! восклицательный знак | 14.87 |
? вопросительный знак | 13.25 |
... многоточие | 10.04 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.96 |
" кавычка | 4.97 |
() скобки | 0.01 |
: двоеточие | 2.59 |
; точка с запятой | 0.42 |
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.
Внимание! Это произведение писал не один автор, а два, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.