Длина текста, знаков: | 258076 |
Слов в произведении (СВП): | 36311 |
Приблизительно страниц: | 132 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.21 |
СДП авторского текста, знаков: | 75.59 |
СДП диалога, знаков: | 50.79 |
Доля диалогов в тексте: | 36.42% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.28% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6745 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6370 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 375 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1268.82 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2941.09 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8023 (22.10% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 28288 (77.90% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 8754 (30.95%) |
Прилагательное | 3560 (12.58%) |
Глагол | 6195 (21.90%) |
Местоимение-существительное | 2718 (9.61%) |
Местоименное прилагательное | 1727 (6.11%) |
Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 368 (1.30%) |
Числительное (порядковое) | 97 (0.34%) |
Наречие | 1696 (6.00%) |
Предикатив | 295 (1.04%) |
Предлог | 3295 (11.65%) |
Союз | 2566 (9.07%) |
Междометие | 487 (1.72%) |
Вводное слово | 63 (0.22%) |
Частица | 2002 (7.08%) |
Причастие | 658 (2.33%) |
Деепричастие | 93 (0.33%) |
Служебных слов: | 12953 (45.79%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 104.65 |
. точка | 78.32 |
- тире | 32.22 |
! восклицательный знак | 11.37 |
? вопросительный знак | 10.80 |
... многоточие | 15.78 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.39 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
!!! тройной воскл. знак | 0.06 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.88 |
" кавычка | 6.75 |
() скобки | 0.66 |
: двоеточие | 0.88 |
; точка с запятой | 3.91 |
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 Джеффри Лорда 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.