Длина текста, знаков: | 454456 |
Слов в произведении (СВП): | 66781 |
Приблизительно страниц: | 238 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 103.85 |
СДП авторского текста, знаков: | 122.61 |
СДП диалога, знаков: | 80.3 |
Доля диалогов в тексте: | 34.38% |
Доля авторского текста в диалогах: | 6.79% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8709 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8350 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 359 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.02 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2720.93 | —> 7684-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15697 (23.51% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51084 (76.49% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 15121 (29.60%) |
Прилагательное | 6445 (12.62%) |
Глагол | 11708 (22.92%) |
Местоимение-существительное | 5631 (11.02%) |
Местоименное прилагательное | 3033 (5.94%) |
Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 699 (1.37%) |
Числительное (порядковое) | 88 (0.17%) |
Наречие | 3834 (7.51%) |
Предикатив | 429 (0.84%) |
Предлог | 6792 (13.30%) |
Союз | 5221 (10.22%) |
Междометие | 1127 (2.21%) |
Вводное слово | 174 (0.34%) |
Частица | 4228 (8.28%) |
Причастие | 1347 (2.64%) |
Деепричастие | 222 (0.43%) |
Служебных слов: | 26437 (51.75%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 148.96 |
. точка | 58.27 |
- тире | 19.11 |
! восклицательный знак | 1.62 |
? вопросительный знак | 4.03 |
... многоточие | 0.93 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
" кавычка | 3.83 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 1.03 |
; точка с запятой | 1.53 |
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.
Внимание! У Сергея Петренко пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.