Длина текста, знаков: | 560106 |
Слов в произведении (СВП): | 75509 |
Приблизительно страниц: | 279 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.27 |
СДП авторского текста, знаков: | 110.43 |
СДП диалога, знаков: | 48.2 |
Доля диалогов в тексте: | 46.13% |
Доля авторского текста в диалогах: | 13.21% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8593 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7919 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 674 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1236.77 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2789.98 | —> 6590-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15719 (20.82% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59790 (79.18% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 17700 (29.60%) |
Прилагательное | 6972 (11.66%) |
Глагол | 14635 (24.48%) |
Местоимение-существительное | 5386 (9.01%) |
Местоименное прилагательное | 2716 (4.54%) |
Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 783 (1.31%) |
Числительное (порядковое) | 200 (0.33%) |
Наречие | 3078 (5.15%) |
Предикатив | 521 (0.87%) |
Предлог | 7057 (11.80%) |
Союз | 6156 (10.30%) |
Междометие | 1357 (2.27%) |
Вводное слово | 164 (0.27%) |
Частица | 3801 (6.36%) |
Причастие | 1220 (2.04%) |
Деепричастие | 176 (0.29%) |
Служебных слов: | 26824 (44.86%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 134.21 |
. точка | 80.02 |
- тире | 43.17 |
! восклицательный знак | 4.30 |
? вопросительный знак | 13.81 |
... многоточие | 5.84 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.05 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
" кавычка | 16.94 |
() скобки | 0.54 |
: двоеточие | 9.81 |
; точка с запятой | 0.25 |
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.