Длина текста, знаков: | 435954 |
Слов в произведении (СВП): | 65747 |
Приблизительно страниц: | 219 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.03 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.27 |
СДП авторского текста, знаков: | 68.09 |
СДП диалога, знаков: | 39.15 |
Доля диалогов в тексте: | 41.05% |
Доля авторского текста в диалогах: | 9.48% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7420 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7091 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 329 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1136.01 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2554.97 | —> 9882-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16227 (24.68% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49520 (75.32% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 14328 (28.93%) |
Прилагательное | 4750 (9.59%) |
Глагол | 13645 (27.55%) |
Местоимение-существительное | 6517 (13.16%) |
Местоименное прилагательное | 2261 (4.57%) |
Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 620 (1.25%) |
Числительное (порядковое) | 128 (0.26%) |
Наречие | 3374 (6.81%) |
Предикатив | 543 (1.10%) |
Предлог | 5620 (11.35%) |
Союз | 5934 (11.98%) |
Междометие | 1314 (2.65%) |
Вводное слово | 245 (0.49%) |
Частица | 4435 (8.96%) |
Причастие | 535 (1.08%) |
Деепричастие | 101 (0.20%) |
Служебных слов: | 26431 (53.37%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 124.67 |
. точка | 96.11 |
- тире | 31.53 |
! восклицательный знак | 9.32 |
? вопросительный знак | 16.64 |
... многоточие | 5.54 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
" кавычка | 3.25 |
() скобки | 0.47 |
: двоеточие | 2.66 |
; 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.