Длина текста, знаков: | 577547 |
Слов в произведении (СВП): | 80357 |
Приблизительно страниц: | 276 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.44 |
СДП авторского текста, знаков: | 61.59 |
СДП диалога, знаков: | 51.58 |
Доля диалогов в тексте: | 47.06% |
Доля авторского текста в диалогах: | 17.96% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9459 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8806 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 653 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1216.98 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2792.57 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19718 (24.54% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60639 (75.46% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 18592 (30.66%) |
Прилагательное | 6285 (10.36%) |
Глагол | 16263 (26.82%) |
Местоимение-существительное | 8171 (13.47%) |
Местоименное прилагательное | 3465 (5.71%) |
Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1024 (1.69%) |
Числительное (порядковое) | 171 (0.28%) |
Наречие | 3730 (6.15%) |
Предикатив | 658 (1.09%) |
Предлог | 6816 (11.24%) |
Союз | 6198 (10.22%) |
Междометие | 1507 (2.49%) |
Вводное слово | 228 (0.38%) |
Частица | 4554 (7.51%) |
Причастие | 1062 (1.75%) |
Деепричастие | 213 (0.35%) |
Служебных слов: | 31165 (51.39%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 158.17 |
. точка | 106.49 |
- тире | 43.23 |
! восклицательный знак | 6.36 |
? вопросительный знак | 11.51 |
... многоточие | 3.61 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
!!! тройной воскл. знак | 0.25 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
" кавычка | 9.35 |
() скобки | 0.17 |
: двоеточие | 3.04 |
; точка с запятой | 0.06 |
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.