Длина текста, знаков: | 473558 |
Слов в произведении (СВП): | 69244 |
Приблизительно страниц: | 239 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.86 |
СДП авторского текста, знаков: | 103.46 |
СДП диалога, знаков: | 58.27 |
Доля диалогов в тексте: | 40.33% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.45% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9497 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9000 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 497 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1274.19 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2972.22 | —> 3934-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18097 (26.14% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51147 (73.86% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 16238 (31.75%) |
Прилагательное | 6316 (12.35%) |
Глагол | 12203 (23.86%) |
Местоимение-существительное | 5123 (10.02%) |
Местоименное прилагательное | 3381 (6.61%) |
Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 431 (0.84%) |
Числительное (порядковое) | 82 (0.16%) |
Наречие | 3359 (6.57%) |
Предикатив | 637 (1.25%) |
Предлог | 6024 (11.78%) |
Союз | 6048 (11.82%) |
Междометие | 1386 (2.71%) |
Вводное слово | 186 (0.36%) |
Частица | 5123 (10.02%) |
Причастие | 1115 (2.18%) |
Деепричастие | 196 (0.38%) |
Служебных слов: | 27475 (53.72%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 147.98 |
. точка | 65.06 |
- тире | 29.27 |
! восклицательный знак | 8.85 |
? вопросительный знак | 8.04 |
... многоточие | 1.75 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.42 |
" кавычка | 5.08 |
() скобки | 0.22 |
: двоеточие | 4.45 |
; точка с запятой | 0.07 |
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.