Длина текста, знаков: | 210449 |
Слов в произведении (СВП): | 31821 |
Приблизительно страниц: | 106 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.18 |
СДП авторского текста, знаков: | 64.61 |
СДП диалога, знаков: | 35.73 |
Доля диалогов в тексте: | 32.56% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.17% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 5172 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 5039 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 133 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1094.24 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2469.34 | —> 10746-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7429 (23.35% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 24392 (76.65% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 7701 (31.57%) |
Прилагательное | 2319 (9.51%) |
Глагол | 6540 (26.81%) |
Местоимение-существительное | 3184 (13.05%) |
Местоименное прилагательное | 1276 (5.23%) |
Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
Числительное (количественное) | 283 (1.16%) |
Числительное (порядковое) | 48 (0.20%) |
Наречие | 1340 (5.49%) |
Предикатив | 298 (1.22%) |
Предлог | 2893 (11.86%) |
Союз | 2446 (10.03%) |
Междометие | 566 (2.32%) |
Вводное слово | 107 (0.44%) |
Частица | 2144 (8.79%) |
Причастие | 274 (1.12%) |
Деепричастие | 50 (0.20%) |
Служебных слов: | 12669 (51.94%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 119.95 |
. точка | 103.61 |
- тире | 36.23 |
! восклицательный знак | 4.12 |
? вопросительный знак | 15.43 |
... многоточие | 3.74 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
" кавычка | 3.80 |
() скобки | 0.06 |
: двоеточие | 2.95 |
; точка с запятой | 0.09 |
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.