Длина текста, знаков: | 583768 |
Слов в произведении (СВП): | 81718 |
Приблизительно страниц: | 305 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.89 |
СДП авторского текста, знаков: | 57.75 |
СДП диалога, знаков: | 36.46 |
Доля диалогов в тексте: | 35.41% |
Доля авторского текста в диалогах: | 7.44% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11878 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 11152 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 726 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1401.29 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3342.57 | —> 834-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16956 (20.75% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64762 (79.25% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20798 (32.11%) |
Прилагательное | 9361 (14.45%) |
Глагол | 15465 (23.88%) |
Местоимение-существительное | 4060 (6.27%) |
Местоименное прилагательное | 2434 (3.76%) |
Местоимение-предикатив | 29 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 704 (1.09%) |
Числительное (порядковое) | 111 (0.17%) |
Наречие | 4061 (6.27%) |
Предикатив | 768 (1.19%) |
Предлог | 7012 (10.83%) |
Союз | 5436 (8.39%) |
Междометие | 1342 (2.07%) |
Вводное слово | 241 (0.37%) |
Частица | 5006 (7.73%) |
Причастие | 1374 (2.12%) |
Деепричастие | 189 (0.29%) |
Служебных слов: | 25749 (39.76%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 98.30 |
. точка | 121.33 |
- тире | 21.98 |
! восклицательный знак | 1.98 |
? вопросительный знак | 13.71 |
... многоточие | 10.07 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.05 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
" кавычка | 8.74 |
() скобки | 0.29 |
: двоеточие | 3.23 |
; 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.