Длина текста, знаков: | 638526 |
Слов в произведении (СВП): | 94197 |
Приблизительно страниц: | 323 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.7 |
СДП авторского текста, знаков: | 94.67 |
СДП диалога, знаков: | 42.31 |
Доля диалогов в тексте: | 32.35% |
Доля авторского текста в диалогах: | 10.58% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11674 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 10869 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 805 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1169.54 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2845.21 | —> 5732-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22580 (23.97% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71617 (76.03% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 21058 (29.40%) |
Прилагательное | 7874 (10.99%) |
Глагол | 17128 (23.92%) |
Местоимение-существительное | 9195 (12.84%) |
Местоименное прилагательное | 3700 (5.17%) |
Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 808 (1.13%) |
Числительное (порядковое) | 202 (0.28%) |
Наречие | 4521 (6.31%) |
Предикатив | 795 (1.11%) |
Предлог | 8456 (11.81%) |
Союз | 8694 (12.14%) |
Междометие | 1529 (2.13%) |
Вводное слово | 368 (0.51%) |
Частица | 6143 (8.58%) |
Причастие | 1112 (1.55%) |
Деепричастие | 221 (0.31%) |
Служебных слов: | 38324 (53.51%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 145.57 |
. точка | 75.99 |
- тире | 35.09 |
! восклицательный знак | 5.46 |
? вопросительный знак | 12.37 |
... многоточие | 14.28 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.36 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.42 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
" кавычка | 11.04 |
() скобки | 0.67 |
: двоеточие | 5.54 |
; точка с запятой | 0.64 |
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.