Длина текста, знаков: | 560226 |
Слов в произведении (СВП): | 79892 |
Приблизительно страниц: | 295 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.83 |
СДП авторского текста, знаков: | 94.34 |
СДП диалога, знаков: | 53.12 |
Доля диалогов в тексте: | 29.47% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.32% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11376 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10795 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 581 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1356.27 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3236.72 | —> 1357-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15831 (19.82% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64061 (80.18% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 23230 (36.26%) |
Прилагательное | 7645 (11.93%) |
Глагол | 13711 (21.40%) |
Местоимение-существительное | 4415 (6.89%) |
Местоименное прилагательное | 2526 (3.94%) |
Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 861 (1.34%) |
Числительное (порядковое) | 136 (0.21%) |
Наречие | 2935 (4.58%) |
Предикатив | 484 (0.76%) |
Предлог | 9852 (15.38%) |
Союз | 5472 (8.54%) |
Междометие | 851 (1.33%) |
Вводное слово | 149 (0.23%) |
Частица | 4245 (6.63%) |
Причастие | 1765 (2.76%) |
Деепричастие | 252 (0.39%) |
Служебных слов: | 27770 (43.35%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 93.35 |
. точка | 78.34 |
- тире | 15.15 |
! восклицательный знак | 2.62 |
? вопросительный знак | 7.13 |
... многоточие | 0.35 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
" кавычка | 9.29 |
() скобки | 0.05 |
: двоеточие | 4.02 |
; точка с запятой | 0.01 |
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.