Длина текста, знаков: | 308974 |
Слов в произведении (СВП): | 42330 |
Приблизительно страниц: | 156 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.1 |
СДП авторского текста, знаков: | 76.78 |
СДП диалога, знаков: | 34.68 |
Доля диалогов в тексте: | 30.51% |
Доля авторского текста в диалогах: | 13.62% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8468 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7730 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 738 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1371.00 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3290.02 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8800 (20.79% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 33530 (79.21% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 11069 (33.01%) |
Прилагательное | 4538 (13.53%) |
Глагол | 7302 (21.78%) |
Местоимение-существительное | 3088 (9.21%) |
Местоименное прилагательное | 1556 (4.64%) |
Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 379 (1.13%) |
Числительное (порядковое) | 69 (0.21%) |
Наречие | 1798 (5.36%) |
Предикатив | 323 (0.96%) |
Предлог | 4316 (12.87%) |
Союз | 2525 (7.53%) |
Междометие | 500 (1.49%) |
Вводное слово | 120 (0.36%) |
Частица | 2085 (6.22%) |
Причастие | 909 (2.71%) |
Деепричастие | 88 (0.26%) |
Служебных слов: | 14281 (42.59%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 124.31 |
. точка | 104.51 |
- тире | 32.62 |
! восклицательный знак | 2.20 |
? вопросительный знак | 15.31 |
... многоточие | 6.07 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.24 |
!!! тройной воскл. знак | 0.07 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
" кавычка | 19.51 |
() скобки | 0.83 |
: двоеточие | 8.13 |
; точка с запятой | 0.31 |
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.