Длина текста, знаков: | 638761 |
Слов в произведении (СВП): | 96573 |
Приблизительно страниц: | 327 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.5 |
СДП авторского текста, знаков: | 56.24 |
СДП диалога, знаков: | 43.04 |
Доля диалогов в тексте: | 37.04% |
Доля авторского текста в диалогах: | 9.39% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 10579 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 9921 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 658 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.33 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2768.26 | —> 6941-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 26818 (27.77% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69755 (72.23% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 23485 (33.67%) |
Прилагательное | 7484 (10.73%) |
Глагол | 15722 (22.54%) |
Местоимение-существительное | 6082 (8.72%) |
Местоименное прилагательное | 4066 (5.83%) |
Местоимение-предикатив | 41 (0.06%) |
Числительное (количественное) | 1350 (1.94%) |
Числительное (порядковое) | 203 (0.29%) |
Наречие | 4697 (6.73%) |
Предикатив | 861 (1.23%) |
Предлог | 8762 (12.56%) |
Союз | 10181 (14.60%) |
Междометие | 1758 (2.52%) |
Вводное слово | 303 (0.43%) |
Частица | 8520 (12.21%) |
Причастие | 1148 (1.65%) |
Деепричастие | 235 (0.34%) |
Служебных слов: | 39948 (57.27%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 101.55 |
. точка | 113.24 |
- тире | 15.24 |
! восклицательный знак | 2.72 |
? вопросительный знак | 10.50 |
... многоточие | 2.46 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
!!! тройной воскл. знак | 0.04 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
" кавычка | 1.12 |
() скобки | 0.02 |
: двоеточие | 0.54 |
; точка с запятой | 0.01 |
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.