Длина текста, знаков: | 601392 |
Слов в произведении (СВП): | 86273 |
Приблизительно страниц: | 311 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.37 |
СДП авторского текста, знаков: | 80.63 |
СДП диалога, знаков: | 44.53 |
Доля диалогов в тексте: | 31.33% |
Доля авторского текста в диалогах: | 9.31% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 13297 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 12063 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1234 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1391.65 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3398.49 | —> 596-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19869 (23.03% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66404 (76.97% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 23168 (34.89%) |
Прилагательное | 8614 (12.97%) |
Глагол | 13979 (21.05%) |
Местоимение-существительное | 4636 (6.98%) |
Местоименное прилагательное | 3363 (5.06%) |
Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
Числительное (количественное) | 1050 (1.58%) |
Числительное (порядковое) | 206 (0.31%) |
Наречие | 3632 (5.47%) |
Предикатив | 600 (0.90%) |
Предлог | 8484 (12.78%) |
Союз | 7207 (10.85%) |
Междометие | 1230 (1.85%) |
Вводное слово | 270 (0.41%) |
Частица | 5529 (8.33%) |
Причастие | 2028 (3.05%) |
Деепричастие | 259 (0.39%) |
Служебных слов: | 30980 (46.65%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 123.19 |
. точка | 81.28 |
- тире | 30.84 |
! восклицательный знак | 9.52 |
? вопросительный знак | 9.48 |
... многоточие | 8.24 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.30 |
!!! тройной воскл. знак | 0.16 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.81 |
" кавычка | 17.87 |
() скобки | 1.08 |
: двоеточие | 1.77 |
; точка с запятой | 0.14 |
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.