Длина текста, знаков: | 523207 |
Слов в произведении (СВП): | 77990 |
Приблизительно страниц: | 272 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.95 |
СДП авторского текста, знаков: | 73.29 |
СДП диалога, знаков: | 41.74 |
Доля диалогов в тексте: | 21.81% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.05% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8595 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7794 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 801 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1140.86 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2610.23 | —> 9235-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20139 (25.82% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57851 (74.18% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 17382 (30.05%) |
Прилагательное | 6427 (11.11%) |
Глагол | 13367 (23.11%) |
Местоимение-существительное | 6138 (10.61%) |
Местоименное прилагательное | 3885 (6.72%) |
Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 786 (1.36%) |
Числительное (порядковое) | 162 (0.28%) |
Наречие | 4228 (7.31%) |
Предикатив | 825 (1.43%) |
Предлог | 6872 (11.88%) |
Союз | 7074 (12.23%) |
Междометие | 1390 (2.40%) |
Вводное слово | 263 (0.45%) |
Частица | 5294 (9.15%) |
Причастие | 1361 (2.35%) |
Деепричастие | 192 (0.33%) |
Служебных слов: | 31125 (53.80%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 124.11 |
. точка | 77.87 |
- тире | 24.35 |
! восклицательный знак | 10.10 |
? вопросительный знак | 12.50 |
... многоточие | 9.18 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
!!! тройной воскл. знак | 0.03 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.08 |
" кавычка | 19.22 |
() скобки | 0.32 |
: двоеточие | 6.77 |
; точка с запятой | 0.08 |
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.