Длина текста, знаков: | 612584 |
Слов в произведении (СВП): | 86811 |
Приблизительно страниц: | 304 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.28 |
СДП авторского текста, знаков: | 78.94 |
СДП диалога, знаков: | 49.54 |
Доля диалогов в тексте: | 32.29% |
Доля авторского текста в диалогах: | 18.99% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9489 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8069 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1420 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.73 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2729.40 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19034 (21.93% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67777 (78.07% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 19471 (28.73%) |
Прилагательное | 7134 (10.53%) |
Глагол | 17178 (25.34%) |
Местоимение-существительное | 7236 (10.68%) |
Местоименное прилагательное | 4141 (6.11%) |
Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 741 (1.09%) |
Числительное (порядковое) | 150 (0.22%) |
Наречие | 4221 (6.23%) |
Предикатив | 836 (1.23%) |
Предлог | 8098 (11.95%) |
Союз | 6304 (9.30%) |
Междометие | 1377 (2.03%) |
Вводное слово | 202 (0.30%) |
Частица | 5530 (8.16%) |
Причастие | 1187 (1.75%) |
Деепричастие | 242 (0.36%) |
Служебных слов: | 33147 (48.91%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 126.91 |
. точка | 70.01 |
- тире | 36.38 |
! восклицательный знак | 7.94 |
? вопросительный знак | 12.20 |
... многоточие | 12.06 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.75 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.66 |
!!! тройной воскл. знак | 0.03 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.53 |
" кавычка | 13.35 |
() скобки | 0.29 |
: двоеточие | 9.27 |
; точка с запятой | 0.14 |
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.