Длина текста, знаков: | 436364 |
Слов в произведении (СВП): | 65938 |
Приблизительно страниц: | 225 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.12 |
СДП авторского текста, знаков: | 78.95 |
СДП диалога, знаков: | 45.96 |
Доля диалогов в тексте: | 43.76% |
Доля авторского текста в диалогах: | 5.24% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7723 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7378 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 345 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.08 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2637.47 | —> 8897-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15565 (23.61% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50373 (76.39% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 13619 (27.04%) |
Прилагательное | 5510 (10.94%) |
Глагол | 13787 (27.37%) |
Местоимение-существительное | 6068 (12.05%) |
Местоименное прилагательное | 2250 (4.47%) |
Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 508 (1.01%) |
Числительное (порядковое) | 81 (0.16%) |
Наречие | 3301 (6.55%) |
Предикатив | 476 (0.94%) |
Предлог | 5931 (11.77%) |
Союз | 5965 (11.84%) |
Междометие | 1151 (2.28%) |
Вводное слово | 186 (0.37%) |
Частица | 4916 (9.76%) |
Причастие | 751 (1.49%) |
Деепричастие | 138 (0.27%) |
Служебных слов: | 26618 (52.84%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 115.11 |
. точка | 80.38 |
- тире | 30.24 |
! восклицательный знак | 11.13 |
? вопросительный знак | 12.21 |
... многоточие | 4.63 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
" кавычка | 3.43 |
() скобки | 0.42 |
: двоеточие | 3.41 |
; 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.