Длина текста, знаков: | 224088 |
Слов в произведении (СВП): | 30691 |
Приблизительно страниц: | 115 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.69 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.97 |
СДП авторского текста, знаков: | 104.75 |
СДП диалога, знаков: | 46.56 |
Доля диалогов в тексте: | 39.93% |
Доля авторского текста в диалогах: | 9.55% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 5731 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 5274 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 457 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1308.93 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2956.20 | —> 4170-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5880 (19.16% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 24811 (80.84% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 8902 (35.88%) |
Прилагательное | 2593 (10.45%) |
Глагол | 5454 (21.98%) |
Местоимение-существительное | 1871 (7.54%) |
Местоименное прилагательное | 1094 (4.41%) |
Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
Числительное (количественное) | 465 (1.87%) |
Числительное (порядковое) | 60 (0.24%) |
Наречие | 1196 (4.82%) |
Предикатив | 238 (0.96%) |
Предлог | 3137 (12.64%) |
Союз | 1980 (7.98%) |
Междометие | 400 (1.61%) |
Вводное слово | 53 (0.21%) |
Частица | 1446 (5.83%) |
Причастие | 654 (2.64%) |
Деепричастие | 107 (0.43%) |
Служебных слов: | 10089 (40.66%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 112.21 |
. точка | 80.41 |
- тире | 27.70 |
! восклицательный знак | 6.22 |
? вопросительный знак | 10.17 |
... многоточие | 6.19 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.49 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.91 |
" кавычка | 34.57 |
() скобки | 0.49 |
: двоеточие | 3.65 |
; точка с запятой | 0.52 |
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.