Длина текста, знаков: | 760096 |
Слов в произведении (СВП): | 104887 |
Приблизительно страниц: | 384 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.9 |
СДП авторского текста, знаков: | 85.09 |
СДП диалога, знаков: | 54.13 |
Доля диалогов в тексте: | 47.65% |
Доля авторского текста в диалогах: | 11.47% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10080 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9474 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 606 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1230.18 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2764.19 | —> 7006-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 9806.91 | |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24477 (23.34% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 80410 (76.66% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 24243 (30.15%) |
Прилагательное | 9447 (11.75%) |
Глагол | 19048 (23.69%) |
Местоимение-существительное | 8036 (9.99%) |
Местоименное прилагательное | 4830 (6.01%) |
Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 1149 (1.43%) |
Числительное (порядковое) | 277 (0.34%) |
Наречие | 4848 (6.03%) |
Предикатив | 969 (1.21%) |
Предлог | 10371 (12.90%) |
Союз | 7655 (9.52%) |
Междометие | 1840 (2.29%) |
Вводное слово | 426 (0.53%) |
Частица | 7177 (8.93%) |
Причастие | 1708 (2.12%) |
Деепричастие | 294 (0.37%) |
Служебных слов: | 40643 (50.54%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 123.40 |
. точка | 89.51 |
- тире | 36.90 |
! восклицательный знак | 3.92 |
? вопросительный знак | 11.11 |
... многоточие | 2.95 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
!!! тройной воскл. знак | 0.01 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
" кавычка | 6.07 |
() скобки | 0.15 |
: двоеточие | 3.52 |
; точка с запятой | 0.32 |
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.