Длина текста, знаков: | 475419 |
Слов в произведении (СВП): | 69583 |
Приблизительно страниц: | 240 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.22 |
СДП авторского текста, знаков: | 84.38 |
СДП диалога, знаков: | 49.98 |
Доля диалогов в тексте: | 34.55% |
Доля авторского текста в диалогах: | 13.51% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 6789 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6459 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 330 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1039.98 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2299.07 | —> 11642-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15866 (22.80% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53717 (77.20% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 15976 (29.74%) |
Прилагательное | 5695 (10.60%) |
Глагол | 12741 (23.72%) |
Местоимение-существительное | 5104 (9.50%) |
Местоименное прилагательное | 3344 (6.23%) |
Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 761 (1.42%) |
Числительное (порядковое) | 114 (0.21%) |
Наречие | 3621 (6.74%) |
Предикатив | 501 (0.93%) |
Предлог | 6996 (13.02%) |
Союз | 5535 (10.30%) |
Междометие | 1168 (2.17%) |
Вводное слово | 180 (0.34%) |
Частица | 4183 (7.79%) |
Причастие | 899 (1.67%) |
Деепричастие | 195 (0.36%) |
Служебных слов: | 26709 (49.72%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 120.73 |
. точка | 78.96 |
- тире | 31.88 |
! восклицательный знак | 5.10 |
? вопросительный знак | 7.26 |
... многоточие | 5.86 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.14 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.65 |
" кавычка | 4.53 |
() скобки | 0.13 |
: двоеточие | 6.97 |
; точка с запятой | 0.55 |
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.