Длина текста, знаков: | 676911 |
Слов в произведении (СВП): | 104888 |
Приблизительно страниц: | 345 |
Средняя длина слова, знаков: | 4.97 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.83 |
СДП авторского текста, знаков: | 87.88 |
СДП диалога, знаков: | 51.59 |
Доля диалогов в тексте: | 42.15% |
Доля авторского текста в диалогах: | 7.36% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10196 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9744 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 452 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1159.42 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2652.95 | —> 8718-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 9936.52 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 26640 (25.40% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 78248 (74.60% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 23289 (29.76%) |
Прилагательное | 7803 (9.97%) |
Глагол | 20441 (26.12%) |
Местоимение-существительное | 9132 (11.67%) |
Местоименное прилагательное | 4607 (5.89%) |
Местоимение-предикатив | 18 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 976 (1.25%) |
Числительное (порядковое) | 241 (0.31%) |
Наречие | 6141 (7.85%) |
Предикатив | 736 (0.94%) |
Предлог | 10512 (13.43%) |
Союз | 9051 (11.57%) |
Междометие | 1929 (2.47%) |
Вводное слово | 309 (0.39%) |
Частица | 7060 (9.02%) |
Причастие | 1139 (1.46%) |
Деепричастие | 262 (0.33%) |
Служебных слов: | 42880 (54.80%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 129.63 |
. точка | 68.68 |
- тире | 21.74 |
! восклицательный знак | 5.44 |
? вопросительный знак | 11.79 |
... многоточие | 3.99 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
!!! тройной воскл. знак | 0.01 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.92 |
" кавычка | 2.57 |
() скобки | 0.02 |
: двоеточие | 7.76 |
; точка с запятой | 0.02 |
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.