Длина текста, знаков: | 1006320 |
Слов в произведении (СВП): | 147992 |
Приблизительно страниц: | 493 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.03 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.12 |
СДП авторского текста, знаков: | 82.31 |
СДП диалога, знаков: | 48.12 |
Доля диалогов в тексте: | 52.06% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.11% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 14280 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 12511 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1769 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1153.13 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2745.55 | —> 7320-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 11468.90 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 36122 (24.41% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 111870 (75.59% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 32095 (28.69%) |
Прилагательное | 10999 (9.83%) |
Глагол | 27093 (24.22%) |
Местоимение-существительное | 14047 (12.56%) |
Местоименное прилагательное | 6877 (6.15%) |
Местоимение-предикатив | 26 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1777 (1.59%) |
Числительное (порядковое) | 324 (0.29%) |
Наречие | 6305 (5.64%) |
Предикатив | 1519 (1.36%) |
Предлог | 12889 (11.52%) |
Союз | 12630 (11.29%) |
Междометие | 2643 (2.36%) |
Вводное слово | 484 (0.43%) |
Частица | 10386 (9.28%) |
Причастие | 1357 (1.21%) |
Деепричастие | 306 (0.27%) |
Служебных слов: | 60288 (53.89%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 116.42 |
. точка | 88.95 |
- тире | 48.06 |
! восклицательный знак | 3.64 |
? вопросительный знак | 13.43 |
... многоточие | 10.32 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
!!! тройной воскл. знак | 0.02 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
" кавычка | 11.72 |
() скобки | 0.51 |
: двоеточие | 4.07 |
; 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.