Длина текста, знаков: | 704950 |
Слов в произведении (СВП): | 95244 |
Приблизительно страниц: | 353 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.97 |
СДП авторского текста, знаков: | 87.8 |
СДП диалога, знаков: | 46.19 |
Доля диалогов в тексте: | 54.37% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.09% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10654 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10008 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 646 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1274.84 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2950.01 | —> 4247-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19464 (20.44% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75780 (79.56% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 26541 (35.02%) |
Прилагательное | 9655 (12.74%) |
Глагол | 17581 (23.20%) |
Местоимение-существительное | 6505 (8.58%) |
Местоименное прилагательное | 3454 (4.56%) |
Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 1018 (1.34%) |
Числительное (порядковое) | 129 (0.17%) |
Наречие | 3802 (5.02%) |
Предикатив | 753 (0.99%) |
Предлог | 8316 (10.97%) |
Союз | 6715 (8.86%) |
Междометие | 1561 (2.06%) |
Вводное слово | 210 (0.28%) |
Частица | 4944 (6.52%) |
Причастие | 1643 (2.17%) |
Деепричастие | 184 (0.24%) |
Служебных слов: | 31898 (42.09%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 119.63 |
. точка | 91.95 |
- тире | 48.34 |
! восклицательный знак | 8.42 |
? вопросительный знак | 15.53 |
... многоточие | 6.22 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
!!! тройной воскл. знак | 0.09 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
" кавычка | 8.72 |
() скобки | 0.39 |
: двоеточие | 7.39 |
; точка с запятой | 0.06 |
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.