Длина текста, знаков: | 418821 |
Слов в произведении (СВП): | 59024 |
Приблизительно страниц: | 226 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.78 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 95.93 |
СДП авторского текста, знаков: | 119.51 |
СДП диалога, знаков: | 61.87 |
Доля диалогов в тексте: | 26.46% |
Доля авторского текста в диалогах: | 3.12% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8732 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8058 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 674 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1327.89 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3041.13 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12552 (21.27% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46472 (78.73% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 17144 (36.89%) |
Прилагательное | 6093 (13.11%) |
Глагол | 9559 (20.57%) |
Местоимение-существительное | 2856 (6.15%) |
Местоименное прилагательное | 2314 (4.98%) |
Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 625 (1.34%) |
Числительное (порядковое) | 166 (0.36%) |
Наречие | 2542 (5.47%) |
Предикатив | 352 (0.76%) |
Предлог | 6007 (12.93%) |
Союз | 4461 (9.60%) |
Междометие | 1100 (2.37%) |
Вводное слово | 137 (0.29%) |
Частица | 2892 (6.22%) |
Причастие | 981 (2.11%) |
Деепричастие | 131 (0.28%) |
Служебных слов: | 19904 (42.83%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 128.96 |
. точка | 60.77 |
- тире | 6.84 |
! восклицательный знак | 4.95 |
? вопросительный знак | 5.61 |
... многоточие | 0.61 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
" кавычка | 8.08 |
() скобки | 0.34 |
: двоеточие | 1.97 |
; точка с запятой | 0.17 |
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.