Длина текста, знаков: | 625514 |
Слов в произведении (СВП): | 80943 |
Приблизительно страниц: | 296 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.06 |
СДП авторского текста, знаков: | 101.96 |
СДП диалога, знаков: | 55.45 |
Доля диалогов в тексте: | 49.55% |
Доля авторского текста в диалогах: | 20.47% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 12734 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10468 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2266 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1368.56 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3327.54 | —> 899-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19161 (23.67% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61782 (76.33% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 19406 (31.41%) |
Прилагательное | 8066 (13.06%) |
Глагол | 12583 (20.37%) |
Местоимение-существительное | 5841 (9.45%) |
Местоименное прилагательное | 3592 (5.81%) |
Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 1249 (2.02%) |
Числительное (порядковое) | 252 (0.41%) |
Наречие | 3749 (6.07%) |
Предикатив | 623 (1.01%) |
Предлог | 7884 (12.76%) |
Союз | 5815 (9.41%) |
Междометие | 1188 (1.92%) |
Вводное слово | 266 (0.43%) |
Частица | 4966 (8.04%) |
Причастие | 1577 (2.55%) |
Деепричастие | 217 (0.35%) |
Служебных слов: | 29778 (48.20%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 123.10 |
. точка | 82.80 |
- тире | 63.11 |
! восклицательный знак | 7.49 |
? вопросительный знак | 13.05 |
... многоточие | 17.32 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.02 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.83 |
" кавычка | 15.70 |
() скобки | 0.02 |
: двоеточие | 0.82 |
; точка с запятой | 0.01 |
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.