Длина текста, знаков: | 396233 |
Слов в произведении (СВП): | 52709 |
Приблизительно страниц: | 205 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.89 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.82 |
СДП авторского текста, знаков: | 116.26 |
СДП диалога, знаков: | 44.29 |
Доля диалогов в тексте: | 38.26% |
Доля авторского текста в диалогах: | 9.88% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7896 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7038 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 858 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1325.30 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2995.80 | —> 3637-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9413 (17.86% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43296 (82.14% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16011 (36.98%) |
Прилагательное | 4646 (10.73%) |
Глагол | 8701 (20.10%) |
Местоимение-существительное | 2435 (5.62%) |
Местоименное прилагательное | 2043 (4.72%) |
Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
Числительное (количественное) | 772 (1.78%) |
Числительное (порядковое) | 190 (0.44%) |
Наречие | 1564 (3.61%) |
Предикатив | 305 (0.70%) |
Предлог | 5691 (13.14%) |
Союз | 3259 (7.53%) |
Междометие | 712 (1.64%) |
Вводное слово | 86 (0.20%) |
Частица | 2426 (5.60%) |
Причастие | 1279 (2.95%) |
Деепричастие | 185 (0.43%) |
Служебных слов: | 16837 (38.89%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 106.83 |
. точка | 75.05 |
- тире | 32.31 |
! восклицательный знак | 12.90 |
? вопросительный знак | 9.37 |
... многоточие | 4.48 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.40 |
" кавычка | 44.02 |
() скобки | 1.86 |
: двоеточие | 4.31 |
; точка с запятой | 0.13 |
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.