Длина текста, знаков: | 549360 |
Слов в произведении (СВП): | 79243 |
Приблизительно страниц: | 258 |
Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.36 |
СДП авторского текста, знаков: | 76.55 |
СДП диалога, знаков: | 57.05 |
Доля диалогов в тексте: | 61.03% |
Доля авторского текста в диалогах: | 15.52% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9908 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9193 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 715 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1149.39 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2710.06 | —> 7875-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22427 (28.30% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56816 (71.70% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16584 (29.19%) |
Прилагательное | 5894 (10.37%) |
Глагол | 13104 (23.06%) |
Местоимение-существительное | 7836 (13.79%) |
Местоименное прилагательное | 4301 (7.57%) |
Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 779 (1.37%) |
Числительное (порядковое) | 202 (0.36%) |
Наречие | 4319 (7.60%) |
Предикатив | 899 (1.58%) |
Предлог | 7130 (12.55%) |
Союз | 7438 (13.09%) |
Междометие | 1491 (2.62%) |
Вводное слово | 345 (0.61%) |
Частица | 6831 (12.02%) |
Причастие | 819 (1.44%) |
Деепричастие | 162 (0.29%) |
Служебных слов: | 35553 (62.58%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 154.59 |
. точка | 89.00 |
- тире | 44.60 |
! восклицательный знак | 5.41 |
? вопросительный знак | 14.13 |
... многоточие | 2.90 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
" кавычка | 10.92 |
() скобки | 0.05 |
: двоеточие | 1.56 |
; 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.