Длина текста, знаков: | 698490 |
Слов в произведении (СВП): | 96409 |
Приблизительно страниц: | 363 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.88 |
СДП авторского текста, знаков: | 62.49 |
СДП диалога, знаков: | 42.69 |
Доля диалогов в тексте: | 44.23% |
Доля авторского текста в диалогах: | 7.91% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11804 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 11325 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 479 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1326.09 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3127.26 | —> 2180-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20391 (21.15% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76018 (78.85% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 27519 (36.20%) |
Прилагательное | 10092 (13.28%) |
Глагол | 16470 (21.67%) |
Местоимение-существительное | 5719 (7.52%) |
Местоименное прилагательное | 3337 (4.39%) |
Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1029 (1.35%) |
Числительное (порядковое) | 245 (0.32%) |
Наречие | 3386 (4.45%) |
Предикатив | 856 (1.13%) |
Предлог | 10402 (13.68%) |
Союз | 6913 (9.09%) |
Междометие | 1521 (2.00%) |
Вводное слово | 236 (0.31%) |
Частица | 5532 (7.28%) |
Причастие | 1931 (2.54%) |
Деепричастие | 165 (0.22%) |
Служебных слов: | 33837 (44.51%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 116.88 |
. точка | 113.09 |
- тире | 21.97 |
! восклицательный знак | 6.95 |
? вопросительный знак | 13.58 |
... многоточие | 3.62 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
!!! тройной воскл. знак | 0.02 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
" кавычка | 8.35 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 3.07 |
; 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.