Длина текста, знаков: | 778420 |
Слов в произведении (СВП): | 110977 |
Приблизительно страниц: | 421 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.73 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.53 |
СДП авторского текста, знаков: | 94.98 |
СДП диалога, знаков: | 65.67 |
Доля диалогов в тексте: | 37.04% |
Доля авторского текста в диалогах: | 1.22% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10700 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10129 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 571 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.67 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2623.56 | —> 9076-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 10040.20 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22022 (19.84% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 88955 (80.16% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 35105 (39.46%) |
Прилагательное | 9634 (10.83%) |
Глагол | 17587 (19.77%) |
Местоимение-существительное | 6310 (7.09%) |
Местоименное прилагательное | 4427 (4.98%) |
Местоимение-предикатив | 13 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 1471 (1.65%) |
Числительное (порядковое) | 355 (0.40%) |
Наречие | 3956 (4.45%) |
Предикатив | 587 (0.66%) |
Предлог | 13454 (15.12%) |
Союз | 7804 (8.77%) |
Междометие | 1368 (1.54%) |
Вводное слово | 168 (0.19%) |
Частица | 4362 (4.90%) |
Причастие | 2231 (2.51%) |
Деепричастие | 175 (0.20%) |
Служебных слов: | 38081 (42.81%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 95.24 |
. точка | 71.81 |
- тире | 9.40 |
! восклицательный знак | 4.73 |
? вопросительный знак | 6.29 |
... многоточие | 0.98 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
" кавычка | 8.50 |
() скобки | 0.51 |
: двоеточие | 5.50 |
; точка с запятой | 0.71 |
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 Александра Борискина 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.