Длина текста, знаков: | 524908 |
Слов в произведении (СВП): | 77297 |
Приблизительно страниц: | 268 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.46 |
СДП авторского текста, знаков: | 88.77 |
СДП диалога, знаков: | 44.6 |
Доля диалогов в тексте: | 40.37% |
Доля авторского текста в диалогах: | 9.82% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8533 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8123 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 410 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.47 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2585.96 | —> 9514-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19022 (24.61% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58275 (75.39% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 18692 (32.08%) |
Прилагательное | 5859 (10.05%) |
Глагол | 14290 (24.52%) |
Местоимение-существительное | 5618 (9.64%) |
Местоименное прилагательное | 3697 (6.34%) |
Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 849 (1.46%) |
Числительное (порядковое) | 147 (0.25%) |
Наречие | 3523 (6.05%) |
Предикатив | 630 (1.08%) |
Предлог | 7341 (12.60%) |
Союз | 6846 (11.75%) |
Междометие | 1266 (2.17%) |
Вводное слово | 164 (0.28%) |
Частица | 5208 (8.94%) |
Причастие | 1106 (1.90%) |
Деепричастие | 238 (0.41%) |
Служебных слов: | 30404 (52.17%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 70.18 |
. точка | 70.53 |
- тире | 23.87 |
! восклицательный знак | 9.44 |
? вопросительный знак | 9.25 |
... многоточие | 15.99 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
!!! тройной воскл. знак | 0.72 |
?! вопр. знак с восклицанием | 2.99 |
" кавычка | 3.60 |
() скобки | 0.12 |
: двоеточие | 1.90 |
; точка с запятой | 0.00 |
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.