Длина текста, знаков: | 837372 |
Слов в произведении (СВП): | 122898 |
Приблизительно страниц: | 432 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.69 |
СДП авторского текста, знаков: | 85.04 |
СДП диалога, знаков: | 64.01 |
Доля диалогов в тексте: | 37.66% |
Доля авторского текста в диалогах: | 9.95% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11017 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10248 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 769 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1219.05 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2789.67 | —> 6595-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 9925.77 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 26268 (21.37% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 96630 (78.63% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 30302 (31.36%) |
Прилагательное | 9702 (10.04%) |
Глагол | 23312 (24.12%) |
Местоимение-существительное | 8001 (8.28%) |
Местоименное прилагательное | 5438 (5.63%) |
Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1396 (1.44%) |
Числительное (порядковое) | 197 (0.20%) |
Наречие | 5238 (5.42%) |
Предикатив | 637 (0.66%) |
Предлог | 12048 (12.47%) |
Союз | 9146 (9.46%) |
Междометие | 1890 (1.96%) |
Вводное слово | 221 (0.23%) |
Частица | 7146 (7.40%) |
Причастие | 2486 (2.57%) |
Деепричастие | 353 (0.37%) |
Служебных слов: | 44259 (45.80%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 134.09 |
. точка | 77.71 |
- тире | 17.33 |
! восклицательный знак | 4.30 |
? вопросительный знак | 5.60 |
... многоточие | 0.25 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
" кавычка | 2.76 |
() скобки | 0.13 |
: двоеточие | 1.55 |
; точка с запятой | 0.06 |
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.