Длина текста, знаков: | 794108 |
Слов в произведении (СВП): | 107887 |
Приблизительно страниц: | 380 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.38 |
СДП авторского текста, знаков: | 69.6 |
СДП диалога, знаков: | 43.66 |
Доля диалогов в тексте: | 47.21% |
Доля авторского текста в диалогах: | 17.78% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6866 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6576 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 290 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 936.38 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1959.07 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 6596.65 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 28558 (26.47% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 79329 (73.53% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 23835 (30.05%) |
Прилагательное | 8339 (10.51%) |
Глагол | 20799 (26.22%) |
Местоимение-существительное | 8357 (10.53%) |
Местоименное прилагательное | 4724 (5.95%) |
Местоимение-предикатив | 30 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 1406 (1.77%) |
Числительное (порядковое) | 145 (0.18%) |
Наречие | 5600 (7.06%) |
Предикатив | 1249 (1.57%) |
Предлог | 9771 (12.32%) |
Союз | 8670 (10.93%) |
Междометие | 2166 (2.73%) |
Вводное слово | 337 (0.42%) |
Частица | 7108 (8.96%) |
Причастие | 1260 (1.59%) |
Деепричастие | 410 (0.52%) |
Служебных слов: | 41573 (52.41%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 131.75 |
. точка | 104.22 |
- тире | 60.79 |
! восклицательный знак | 7.36 |
? вопросительный знак | 16.33 |
... многоточие | 5.71 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
!!! тройной воскл. знак | 0.14 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
" кавычка | 2.67 |
() скобки | 0.13 |
: двоеточие | 2.16 |
; точка с запятой | 0.19 |
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.