Длина текста, знаков: | 555644 |
Слов в произведении (СВП): | 81214 |
Приблизительно страниц: | 289 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.36 |
СДП авторского текста, знаков: | 57.48 |
СДП диалога, знаков: | 41.49 |
Доля диалогов в тексте: | 20.01% |
Доля авторского текста в диалогах: | 14.17% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10552 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10066 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 486 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1364.05 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3118.24 | —> 2265-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19514 (24.03% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61700 (75.97% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20358 (33.00%) |
Прилагательное | 8193 (13.28%) |
Глагол | 13867 (22.47%) |
Местоимение-существительное | 4275 (6.93%) |
Местоименное прилагательное | 2817 (4.57%) |
Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1004 (1.63%) |
Числительное (порядковое) | 201 (0.33%) |
Наречие | 4211 (6.82%) |
Предикатив | 799 (1.29%) |
Предлог | 8465 (13.72%) |
Союз | 6855 (11.11%) |
Междометие | 1495 (2.42%) |
Вводное слово | 169 (0.27%) |
Частица | 6087 (9.87%) |
Причастие | 1247 (2.02%) |
Деепричастие | 273 (0.44%) |
Служебных слов: | 30448 (49.35%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 96.36 |
. точка | 113.55 |
- тире | 19.29 |
! восклицательный знак | 3.04 |
? вопросительный знак | 7.99 |
... многоточие | 1.12 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
" кавычка | 5.13 |
() скобки | 0.42 |
: двоеточие | 1.43 |
; точка с запятой | 0.00 |
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.