Длина текста, знаков: | 694009 |
Слов в произведении (СВП): | 97281 |
Приблизительно страниц: | 347 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.99 |
СДП авторского текста, знаков: | 76.22 |
СДП диалога, знаков: | 51.5 |
Доля диалогов в тексте: | 39.94% |
Доля авторского текста в диалогах: | 15.77% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10249 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9810 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 439 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1266.70 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2905.34 | —> 4893-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22842 (23.48% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74439 (76.52% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 22105 (29.70%) |
Прилагательное | 8191 (11.00%) |
Глагол | 19529 (26.23%) |
Местоимение-существительное | 6940 (9.32%) |
Местоименное прилагательное | 4312 (5.79%) |
Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 949 (1.27%) |
Числительное (порядковое) | 134 (0.18%) |
Наречие | 4691 (6.30%) |
Предикатив | 632 (0.85%) |
Предлог | 10050 (13.50%) |
Союз | 8063 (10.83%) |
Междометие | 1316 (1.77%) |
Вводное слово | 414 (0.56%) |
Частица | 6806 (9.14%) |
Причастие | 1329 (1.79%) |
Деепричастие | 279 (0.37%) |
Служебных слов: | 38194 (51.31%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 121.06 |
. точка | 88.59 |
- тире | 28.86 |
! восклицательный знак | 7.21 |
? вопросительный знак | 9.13 |
... многоточие | 4.44 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
!!! тройной воскл. знак | 0.23 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.86 |
" кавычка | 3.65 |
() скобки | 0.42 |
: двоеточие | 4.99 |
; точка с запятой | 0.28 |
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.