Длина текста, знаков: | 574450 |
Слов в произведении (СВП): | 84931 |
Приблизительно страниц: | 300 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.52 |
СДП авторского текста, знаков: | 76.81 |
СДП диалога, знаков: | 31.44 |
Доля диалогов в тексте: | 20.23% |
Доля авторского текста в диалогах: | 4.03% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 11185 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9864 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1321 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1222.98 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2957.79 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19456 (22.91% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65475 (77.09% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 22221 (33.94%) |
Прилагательное | 7424 (11.34%) |
Глагол | 14333 (21.89%) |
Местоимение-существительное | 6142 (9.38%) |
Местоименное прилагательное | 3590 (5.48%) |
Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 1466 (2.24%) |
Числительное (порядковое) | 365 (0.56%) |
Наречие | 3561 (5.44%) |
Предикатив | 793 (1.21%) |
Предлог | 8957 (13.68%) |
Союз | 6061 (9.26%) |
Междометие | 1242 (1.90%) |
Вводное слово | 203 (0.31%) |
Частица | 4833 (7.38%) |
Причастие | 1286 (1.96%) |
Деепричастие | 192 (0.29%) |
Служебных слов: | 31240 (47.71%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 112.66 |
. точка | 86.31 |
- тире | 37.25 |
! восклицательный знак | 4.43 |
? вопросительный знак | 8.36 |
... многоточие | 15.91 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.06 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
" кавычка | 19.82 |
() скобки | 0.72 |
: двоеточие | 2.38 |
; точка с запятой | 0.00 |
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.