Длина текста, знаков: | 751407 |
Слов в произведении (СВП): | 114653 |
Приблизительно страниц: | 380 |
Средняя длина слова, знаков: | 5 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 35.39 |
СДП авторского текста, знаков: | 55.95 |
СДП диалога, знаков: | 24.94 |
Доля диалогов в тексте: | 47.12% |
Доля авторского текста в диалогах: | 4.19% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 12872 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 11434 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1438 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1151.56 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2759.42 | —> 7086-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 11953.40 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 28646 (24.98% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 86007 (75.02% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 26240 (30.51%) |
Прилагательное | 7886 (9.17%) |
Глагол | 21983 (25.56%) |
Местоимение-существительное | 10664 (12.40%) |
Местоименное прилагательное | 5048 (5.87%) |
Местоимение-предикатив | 37 (0.04%) |
Числительное (количественное) | 1300 (1.51%) |
Числительное (порядковое) | 171 (0.20%) |
Наречие | 5898 (6.86%) |
Предикатив | 914 (1.06%) |
Предлог | 10893 (12.67%) |
Союз | 8739 (10.16%) |
Междометие | 1753 (2.04%) |
Вводное слово | 403 (0.47%) |
Частица | 8377 (9.74%) |
Причастие | 1404 (1.63%) |
Деепричастие | 179 (0.21%) |
Служебных слов: | 46093 (53.59%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 108.38 |
. точка | 118.36 |
- тире | 32.31 |
! восклицательный знак | 24.82 |
? вопросительный знак | 27.77 |
... многоточие | 16.14 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
!!! тройной воскл. знак | 0.18 |
?! вопр. знак с восклицанием | 4.19 |
" кавычка | 2.22 |
() скобки | 0.01 |
: двоеточие | 7.00 |
; точка с запятой | 3.95 |
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.