Длина текста, знаков: | 440800 |
Слов в произведении (СВП): | 63945 |
Приблизительно страниц: | 224 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.62 |
СДП авторского текста, знаков: | 69.01 |
СДП диалога, знаков: | 38.14 |
Доля диалогов в тексте: | 41.76% |
Доля авторского текста в диалогах: | 9.26% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8084 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7839 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 245 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1189.12 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2750.95 | —> 7220-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14552 (22.76% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49393 (77.24% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 15351 (31.08%) |
Прилагательное | 4884 (9.89%) |
Глагол | 12613 (25.54%) |
Местоимение-существительное | 5574 (11.29%) |
Местоименное прилагательное | 2928 (5.93%) |
Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 643 (1.30%) |
Числительное (порядковое) | 119 (0.24%) |
Наречие | 2947 (5.97%) |
Предикатив | 626 (1.27%) |
Предлог | 6166 (12.48%) |
Союз | 4277 (8.66%) |
Междометие | 845 (1.71%) |
Вводное слово | 144 (0.29%) |
Частица | 4278 (8.66%) |
Причастие | 766 (1.55%) |
Деепричастие | 219 (0.44%) |
Служебных слов: | 24438 (49.48%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 107.91 |
. точка | 110.64 |
- тире | 33.98 |
! восклицательный знак | 2.39 |
? вопросительный знак | 14.56 |
... многоточие | 2.85 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.03 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
" кавычка | 6.51 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 0.63 |
; 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.