Длина текста, знаков: | 477265 |
Слов в произведении (СВП): | 68718 |
Приблизительно страниц: | 244 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.51 |
СДП авторского текста, знаков: | 99.65 |
СДП диалога, знаков: | 58.51 |
Доля диалогов в тексте: | 40.73% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.72% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9311 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8805 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 506 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1227.84 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2880.76 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16992 (24.73% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51726 (75.27% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16053 (31.03%) |
Прилагательное | 5824 (11.26%) |
Глагол | 12398 (23.97%) |
Местоимение-существительное | 5209 (10.07%) |
Местоименное прилагательное | 3241 (6.27%) |
Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 586 (1.13%) |
Числительное (порядковое) | 134 (0.26%) |
Наречие | 3440 (6.65%) |
Предикатив | 620 (1.20%) |
Предлог | 6825 (13.19%) |
Союз | 5700 (11.02%) |
Междометие | 1203 (2.33%) |
Вводное слово | 284 (0.55%) |
Частица | 4636 (8.96%) |
Причастие | 1364 (2.64%) |
Деепричастие | 234 (0.45%) |
Служебных слов: | 27347 (52.87%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 132.69 |
. точка | 63.87 |
- тире | 34.82 |
! восклицательный знак | 6.27 |
? вопросительный знак | 9.10 |
... многоточие | 5.97 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.33 |
?.. вопр. знак с многоточием | 1.67 |
!!! тройной воскл. знак | 0.04 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
" кавычка | 20.26 |
() скобки | 0.20 |
: двоеточие | 12.84 |
; точка с запятой | 1.15 |
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.