Длина текста, знаков: | 687180 |
Слов в произведении (СВП): | 101875 |
Приблизительно страниц: | 345 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.88 |
СДП авторского текста, знаков: | 57.81 |
СДП диалога, знаков: | 40.98 |
Доля диалогов в тексте: | 33.2% |
Доля авторского текста в диалогах: | 13.57% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9906 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9314 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 592 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1175.71 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2659.42 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 9815.99 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24780 (24.32% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77095 (75.68% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 21758 (28.22%) |
Прилагательное | 7700 (9.99%) |
Глагол | 19178 (24.88%) |
Местоимение-существительное | 10764 (13.96%) |
Местоименное прилагательное | 4350 (5.64%) |
Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1139 (1.48%) |
Числительное (порядковое) | 249 (0.32%) |
Наречие | 4704 (6.10%) |
Предикатив | 1003 (1.30%) |
Предлог | 9819 (12.74%) |
Союз | 7692 (9.98%) |
Междометие | 1958 (2.54%) |
Вводное слово | 288 (0.37%) |
Частица | 7451 (9.66%) |
Причастие | 1347 (1.75%) |
Деепричастие | 246 (0.32%) |
Служебных слов: | 42582 (55.23%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 106.30 |
. точка | 104.37 |
- тире | 25.75 |
! восклицательный знак | 1.95 |
? вопросительный знак | 18.31 |
... многоточие | 10.13 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
" кавычка | 8.74 |
() скобки | 1.05 |
: двоеточие | 4.98 |
; точка с запятой | 1.00 |
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.