Длина текста, знаков: | 599339 |
Слов в произведении (СВП): | 90688 |
Приблизительно страниц: | 304 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.64 |
СДП авторского текста, знаков: | 67.04 |
СДП диалога, знаков: | 40.34 |
Доля диалогов в тексте: | 57.26% |
Доля авторского текста в диалогах: | 5.41% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 8499 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8299 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 200 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1141.75 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2564.81 | —> 9774-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21713 (23.94% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68975 (76.06% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 20785 (30.13%) |
Прилагательное | 7351 (10.66%) |
Глагол | 17690 (25.65%) |
Местоимение-существительное | 9971 (14.46%) |
Местоименное прилагательное | 4273 (6.19%) |
Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 882 (1.28%) |
Числительное (порядковое) | 76 (0.11%) |
Наречие | 3998 (5.80%) |
Предикатив | 948 (1.37%) |
Предлог | 7711 (11.18%) |
Союз | 6549 (9.49%) |
Междометие | 1622 (2.35%) |
Вводное слово | 202 (0.29%) |
Частица | 6125 (8.88%) |
Причастие | 1153 (1.67%) |
Деепричастие | 172 (0.25%) |
Служебных слов: | 36639 (53.12%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 101.02 |
. точка | 106.55 |
- тире | 34.79 |
! восклицательный знак | 4.09 |
? вопросительный знак | 17.44 |
... многоточие | 7.12 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
!!! тройной воскл. знак | 0.09 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
" кавычка | 0.95 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 1.21 |
; 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.