Длина текста, знаков: | 599073 |
Слов в произведении (СВП): | 85144 |
Приблизительно страниц: | 300 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.07 |
СДП авторского текста, знаков: | 87.71 |
СДП диалога, знаков: | 45.1 |
Доля диалогов в тексте: | 41.41% |
Доля авторского текста в диалогах: | 12.75% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9455 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8868 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 587 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.41 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2694.02 | —> 8121-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21074 (24.75% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64070 (75.25% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 19429 (30.32%) |
Прилагательное | 6930 (10.82%) |
Глагол | 16061 (25.07%) |
Местоимение-существительное | 6419 (10.02%) |
Местоименное прилагательное | 4120 (6.43%) |
Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 1374 (2.14%) |
Числительное (порядковое) | 342 (0.53%) |
Наречие | 4004 (6.25%) |
Предикатив | 735 (1.15%) |
Предлог | 8056 (12.57%) |
Союз | 6793 (10.60%) |
Междометие | 1372 (2.14%) |
Вводное слово | 243 (0.38%) |
Частица | 5243 (8.18%) |
Причастие | 1267 (1.98%) |
Деепричастие | 249 (0.39%) |
Служебных слов: | 32514 (50.75%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 132.82 |
. точка | 85.97 |
- тире | 26.54 |
! восклицательный знак | 5.65 |
? вопросительный знак | 9.89 |
... многоточие | 7.82 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
!!! тройной воскл. знак | 0.16 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
" кавычка | 15.60 |
() скобки | 0.05 |
: двоеточие | 2.20 |
; 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.