Длина текста, знаков: | 565459 |
Слов в произведении (СВП): | 81723 |
Приблизительно страниц: | 287 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.82 |
СДП авторского текста, знаков: | 72.89 |
СДП диалога, знаков: | 45.27 |
Доля диалогов в тексте: | 42.81% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.63% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8750 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8436 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 314 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1237.86 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2762.29 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17492 (21.40% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64231 (78.60% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20223 (31.48%) |
Прилагательное | 7776 (12.11%) |
Глагол | 15131 (23.56%) |
Местоимение-существительное | 6303 (9.81%) |
Местоименное прилагательное | 3708 (5.77%) |
Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 819 (1.28%) |
Числительное (порядковое) | 223 (0.35%) |
Наречие | 3994 (6.22%) |
Предикатив | 530 (0.83%) |
Предлог | 7557 (11.77%) |
Союз | 5320 (8.28%) |
Междометие | 1334 (2.08%) |
Вводное слово | 134 (0.21%) |
Частица | 4757 (7.41%) |
Причастие | 1407 (2.19%) |
Деепричастие | 165 (0.26%) |
Служебных слов: | 29289 (45.60%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 105.76 |
. точка | 93.50 |
- тире | 29.07 |
! восклицательный знак | 6.49 |
? вопросительный знак | 13.14 |
... многоточие | 3.63 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
!!! тройной воскл. знак | 0.06 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.81 |
" кавычка | 3.07 |
() скобки | 0.18 |
: двоеточие | 1.15 |
; точка с запятой | 0.00 |
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.