Длина текста, знаков: | 529876 |
Слов в произведении (СВП): | 76312 |
Приблизительно страниц: | 263 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.18 |
СДП авторского текста, знаков: | 71.71 |
СДП диалога, знаков: | 40.57 |
Доля диалогов в тексте: | 36.09% |
Доля авторского текста в диалогах: | 15.92% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8818 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8359 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 459 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1118.56 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2593.45 | —> 9415-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18588 (24.36% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57724 (75.64% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 19466 (33.72%) |
Прилагательное | 5877 (10.18%) |
Глагол | 14021 (24.29%) |
Местоимение-существительное | 5156 (8.93%) |
Местоименное прилагательное | 3290 (5.70%) |
Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 784 (1.36%) |
Числительное (порядковое) | 124 (0.21%) |
Наречие | 3445 (5.97%) |
Предикатив | 682 (1.18%) |
Предлог | 7834 (13.57%) |
Союз | 6103 (10.57%) |
Междометие | 1138 (1.97%) |
Вводное слово | 236 (0.41%) |
Частица | 5731 (9.93%) |
Причастие | 1181 (2.05%) |
Деепричастие | 203 (0.35%) |
Служебных слов: | 29706 (51.46%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 120.26 |
. точка | 96.22 |
- тире | 37.60 |
! восклицательный знак | 5.56 |
? вопросительный знак | 15.38 |
... многоточие | 5.25 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.38 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.90 |
!!! тройной воскл. знак | 0.07 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
" кавычка | 4.76 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 1.95 |
; точка с запятой | 0.16 |
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.