Длина текста, знаков: | 336001 |
Слов в произведении (СВП): | 48871 |
Приблизительно страниц: | 178 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.3 |
СДП авторского текста, знаков: | 89.43 |
СДП диалога, знаков: | 40.11 |
Доля диалогов в тексте: | 39.53% |
Доля авторского текста в диалогах: | 2.7% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8230 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7482 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 748 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1297.49 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3077.03 | —> 2716-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9200 (18.83% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 39671 (81.17% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 13052 (32.90%) |
Прилагательное | 3846 (9.69%) |
Глагол | 9962 (25.11%) |
Местоимение-существительное | 3271 (8.25%) |
Местоименное прилагательное | 1841 (4.64%) |
Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 486 (1.23%) |
Числительное (порядковое) | 69 (0.17%) |
Наречие | 1636 (4.12%) |
Предикатив | 297 (0.75%) |
Предлог | 4662 (11.75%) |
Союз | 3674 (9.26%) |
Междометие | 795 (2.00%) |
Вводное слово | 94 (0.24%) |
Частица | 2361 (5.95%) |
Причастие | 810 (2.04%) |
Деепричастие | 119 (0.30%) |
Служебных слов: | 16821 (42.40%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 118.60 |
. точка | 66.03 |
- тире | 23.84 |
! восклицательный знак | 30.84 |
? вопросительный знак | 10.74 |
... многоточие | 2.52 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
" кавычка | 10.13 |
() скобки | 0.12 |
: двоеточие | 5.28 |
; точка с запятой | 0.14 |
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.