Длина текста, знаков: | 543979 |
Слов в произведении (СВП): | 76747 |
Приблизительно страниц: | 277 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.01 |
СДП авторского текста, знаков: | 72.55 |
СДП диалога, знаков: | 39.93 |
Доля диалогов в тексте: | 39.17% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.32% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8827 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8588 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 239 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.25 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2805.58 | —> 6345-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17001 (22.15% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59746 (77.85% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 19292 (32.29%) |
Прилагательное | 7626 (12.76%) |
Глагол | 14537 (24.33%) |
Местоимение-существительное | 5819 (9.74%) |
Местоименное прилагательное | 3448 (5.77%) |
Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 542 (0.91%) |
Числительное (порядковое) | 76 (0.13%) |
Наречие | 3737 (6.25%) |
Предикатив | 771 (1.29%) |
Предлог | 7373 (12.34%) |
Союз | 5180 (8.67%) |
Междометие | 926 (1.55%) |
Вводное слово | 192 (0.32%) |
Частица | 4650 (7.78%) |
Причастие | 1605 (2.69%) |
Деепричастие | 290 (0.49%) |
Служебных слов: | 27889 (46.68%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 108.75 |
. точка | 97.23 |
- тире | 48.38 |
! восклицательный знак | 7.84 |
? вопросительный знак | 11.88 |
... многоточие | 6.18 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
!!! тройной воскл. знак | 0.09 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.83 |
" кавычка | 5.81 |
() скобки | 0.04 |
: двоеточие | 8.17 |
; точка с запятой | 0.29 |
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.