Длина текста, знаков: | 600745 |
Слов в произведении (СВП): | 83883 |
Приблизительно страниц: | 294 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.22 |
СДП авторского текста, знаков: | 98.74 |
СДП диалога, знаков: | 51.68 |
Доля диалогов в тексте: | 36.47% |
Доля авторского текста в диалогах: | 20.67% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11641 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10567 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1074 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1353.27 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3220.19 | —> 1467-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18479 (22.03% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65404 (77.97% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20679 (31.62%) |
Прилагательное | 7263 (11.10%) |
Глагол | 14902 (22.78%) |
Местоимение-существительное | 6373 (9.74%) |
Местоименное прилагательное | 3090 (4.72%) |
Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1009 (1.54%) |
Числительное (порядковое) | 209 (0.32%) |
Наречие | 3403 (5.20%) |
Предикатив | 505 (0.77%) |
Предлог | 8698 (13.30%) |
Союз | 7673 (11.73%) |
Междометие | 1279 (1.96%) |
Вводное слово | 128 (0.20%) |
Частица | 4540 (6.94%) |
Причастие | 1446 (2.21%) |
Деепричастие | 186 (0.28%) |
Служебных слов: | 31979 (48.89%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 140.21 |
. точка | 74.65 |
- тире | 42.70 |
! восклицательный знак | 7.38 |
? вопросительный знак | 10.97 |
... многоточие | 6.32 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
" кавычка | 19.12 |
() скобки | 0.17 |
: двоеточие | 2.44 |
; точка с запятой | 0.18 |
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.