Длина текста, знаков: | 508974 |
Слов в произведении (СВП): | 69353 |
Приблизительно страниц: | 248 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65 |
СДП авторского текста, знаков: | 97.47 |
СДП диалога, знаков: | 46.4 |
Доля диалогов в тексте: | 45.56% |
Доля авторского текста в диалогах: | 17.54% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9178 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8836 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 342 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1263.58 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2920.73 | —> 4691-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15610 (22.51% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53743 (77.49% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 18254 (33.97%) |
Прилагательное | 6227 (11.59%) |
Глагол | 12282 (22.85%) |
Местоимение-существительное | 4986 (9.28%) |
Местоименное прилагательное | 3105 (5.78%) |
Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 577 (1.07%) |
Числительное (порядковое) | 142 (0.26%) |
Наречие | 3285 (6.11%) |
Предикатив | 391 (0.73%) |
Предлог | 7005 (13.03%) |
Союз | 5505 (10.24%) |
Междометие | 1053 (1.96%) |
Вводное слово | 178 (0.33%) |
Частица | 3917 (7.29%) |
Причастие | 1528 (2.84%) |
Деепричастие | 240 (0.45%) |
Служебных слов: | 25994 (48.37%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 111.78 |
. точка | 82.64 |
- тире | 52.15 |
! восклицательный знак | 7.63 |
? вопросительный знак | 10.42 |
... многоточие | 9.06 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.74 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.82 |
!!! тройной воскл. знак | 0.25 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.87 |
" кавычка | 3.69 |
() скобки | 0.13 |
: двоеточие | 1.34 |
; точка с запятой | 0.59 |
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.