Длина текста, знаков: | 513430 |
Слов в произведении (СВП): | 70366 |
Приблизительно страниц: | 239 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.89 |
СДП авторского текста, знаков: | 121.66 |
СДП диалога, знаков: | 72.57 |
Доля диалогов в тексте: | 61.63% |
Доля авторского текста в диалогах: | 18.65% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7331 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 6927 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 404 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1157.26 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2541.90 | —> 10043-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17157 (24.38% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53209 (75.62% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 15033 (28.25%) |
Прилагательное | 5759 (10.82%) |
Глагол | 13153 (24.72%) |
Местоимение-существительное | 5831 (10.96%) |
Местоименное прилагательное | 3087 (5.80%) |
Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 786 (1.48%) |
Числительное (порядковое) | 197 (0.37%) |
Наречие | 4187 (7.87%) |
Предикатив | 533 (1.00%) |
Предлог | 5935 (11.15%) |
Союз | 6554 (12.32%) |
Междометие | 1150 (2.16%) |
Вводное слово | 159 (0.30%) |
Частица | 4878 (9.17%) |
Причастие | 1136 (2.13%) |
Деепричастие | 466 (0.88%) |
Служебных слов: | 28070 (52.75%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 134.07 |
. точка | 62.84 |
- тире | 35.41 |
! восклицательный знак | 5.37 |
? вопросительный знак | 12.09 |
... многоточие | 10.12 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
" кавычка | 0.78 |
() скобки | 0.01 |
: двоеточие | 2.88 |
; точка с запятой | 0.01 |
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.