Длина текста, знаков: | 478979 |
Слов в произведении (СВП): | 69801 |
Приблизительно страниц: | 238 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.64 |
СДП авторского текста, знаков: | 85.41 |
СДП диалога, знаков: | 55.61 |
Доля диалогов в тексте: | 39.09% |
Доля авторского текста в диалогах: | 15.99% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7660 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7189 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 471 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1124.70 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2530.11 | —> 10172-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18086 (25.91% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51715 (74.09% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 13116 (25.36%) |
Прилагательное | 6437 (12.45%) |
Глагол | 13879 (26.84%) |
Местоимение-существительное | 6271 (12.13%) |
Местоименное прилагательное | 3007 (5.81%) |
Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 639 (1.24%) |
Числительное (порядковое) | 111 (0.21%) |
Наречие | 3880 (7.50%) |
Предикатив | 556 (1.08%) |
Предлог | 5999 (11.60%) |
Союз | 5925 (11.46%) |
Междометие | 1126 (2.18%) |
Вводное слово | 242 (0.47%) |
Частица | 5359 (10.36%) |
Причастие | 1199 (2.32%) |
Деепричастие | 293 (0.57%) |
Служебных слов: | 28231 (54.59%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 139.73 |
. точка | 73.58 |
- тире | 23.08 |
! восклицательный знак | 2.89 |
? вопросительный знак | 12.34 |
... многоточие | 7.84 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
" кавычка | 1.92 |
() скобки | 0.77 |
: двоеточие | 4.31 |
; точка с запятой | 0.04 |
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.