Длина текста, знаков: | 1162818 |
Слов в произведении (СВП): | 178448 |
Приблизительно страниц: | 612 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.56 |
СДП авторского текста, знаков: | 68.31 |
СДП диалога, знаков: | 34.35 |
Доля диалогов в тексте: | 14.96% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.5% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11465 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10803 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 662 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.08 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2462.10 | —> 10802-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 8613.00 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 34625 (19.40% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 143823 (80.60% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 47951 (33.34%) |
Прилагательное | 17406 (12.10%) |
Глагол | 34696 (24.12%) |
Местоимение-существительное | 10711 (7.45%) |
Местоименное прилагательное | 7561 (5.26%) |
Местоимение-предикатив | 19 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 1980 (1.38%) |
Числительное (порядковое) | 307 (0.21%) |
Наречие | 7316 (5.09%) |
Предикатив | 1075 (0.75%) |
Предлог | 17994 (12.51%) |
Союз | 12059 (8.38%) |
Междометие | 2641 (1.84%) |
Вводное слово | 191 (0.13%) |
Частица | 8036 (5.59%) |
Причастие | 2846 (1.98%) |
Деепричастие | 492 (0.34%) |
Служебных слов: | 59704 (41.51%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 97.68 |
. точка | 91.16 |
- тире | 18.23 |
! восклицательный знак | 7.17 |
? вопросительный знак | 4.66 |
... многоточие | 1.88 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.53 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
" кавычка | 4.80 |
() скобки | 0.06 |
: двоеточие | 4.23 |
; точка с запятой | 0.55 |
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.