Длина текста, знаков: | 439296 |
Слов в произведении (СВП): | 64479 |
Приблизительно страниц: | 221 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.98 |
СДП авторского текста, знаков: | 67.56 |
СДП диалога, знаков: | 39.8 |
Доля диалогов в тексте: | 50.57% |
Доля авторского текста в диалогах: | 8.2% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7881 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7643 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 238 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.84 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2652.92 | —> 8719-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15190 (23.56% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49289 (76.44% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 15700 (31.85%) |
Прилагательное | 4611 (9.36%) |
Глагол | 13199 (26.78%) |
Местоимение-существительное | 5717 (11.60%) |
Местоименное прилагательное | 2928 (5.94%) |
Местоимение-предикатив | 18 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 636 (1.29%) |
Числительное (порядковое) | 99 (0.20%) |
Наречие | 3175 (6.44%) |
Предикатив | 692 (1.40%) |
Предлог | 5807 (11.78%) |
Союз | 4599 (9.33%) |
Междометие | 943 (1.91%) |
Вводное слово | 171 (0.35%) |
Частица | 4663 (9.46%) |
Причастие | 798 (1.62%) |
Деепричастие | 215 (0.44%) |
Служебных слов: | 25061 (50.85%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 116.89 |
. точка | 113.03 |
- тире | 37.53 |
! восклицательный знак | 3.33 |
? вопросительный знак | 14.13 |
... многоточие | 2.57 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.05 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
" кавычка | 11.15 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 0.76 |
; точка с запятой | 0.02 |
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.