Длина текста, знаков: | 427740 |
Слов в произведении (СВП): | 57977 |
Приблизительно страниц: | 200 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.73 |
СДП авторского текста, знаков: | 57.68 |
СДП диалога, знаков: | 48.13 |
Доля диалогов в тексте: | 47.37% |
Доля авторского текста в диалогах: | 21.21% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7675 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7176 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 499 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.05 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2687.87 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14208 (24.51% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43769 (75.49% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 14026 (32.05%) |
Прилагательное | 4654 (10.63%) |
Глагол | 11309 (25.84%) |
Местоимение-существительное | 5403 (12.34%) |
Местоименное прилагательное | 2535 (5.79%) |
Местоимение-предикатив | 12 (0.03%) |
Числительное (количественное) | 823 (1.88%) |
Числительное (порядковое) | 220 (0.50%) |
Наречие | 2563 (5.86%) |
Предикатив | 539 (1.23%) |
Предлог | 4777 (10.91%) |
Союз | 4496 (10.27%) |
Междометие | 1038 (2.37%) |
Вводное слово | 126 (0.29%) |
Частица | 3296 (7.53%) |
Причастие | 884 (2.02%) |
Деепричастие | 156 (0.36%) |
Служебных слов: | 21839 (49.90%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 151.15 |
. точка | 114.27 |
- тире | 54.75 |
! восклицательный знак | 7.97 |
? вопросительный знак | 13.66 |
... многоточие | 4.48 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
!!! тройной воскл. знак | 0.19 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
" кавычка | 10.57 |
() скобки | 0.24 |
: двоеточие | 2.62 |
; точка с запятой | 0.05 |
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.