Длина текста, знаков: | 483745 |
Слов в произведении (СВП): | 71003 |
Приблизительно страниц: | 238 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.04 |
СДП авторского текста, знаков: | 65.93 |
СДП диалога, знаков: | 43.2 |
Доля диалогов в тексте: | 46.29% |
Доля авторского текста в диалогах: | 13.11% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7933 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7590 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 343 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1112.76 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2527.41 | —> 10195-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18273 (25.74% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52730 (74.26% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 15231 (28.88%) |
Прилагательное | 5205 (9.87%) |
Глагол | 14045 (26.64%) |
Местоимение-существительное | 7710 (14.62%) |
Местоименное прилагательное | 3020 (5.73%) |
Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 583 (1.11%) |
Числительное (порядковое) | 124 (0.24%) |
Наречие | 3462 (6.57%) |
Предикатив | 644 (1.22%) |
Предлог | 6621 (12.56%) |
Союз | 6058 (11.49%) |
Междометие | 1292 (2.45%) |
Вводное слово | 258 (0.49%) |
Частица | 4912 (9.32%) |
Причастие | 589 (1.12%) |
Деепричастие | 195 (0.37%) |
Служебных слов: | 30074 (57.03%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 121.61 |
. точка | 94.39 |
- тире | 30.00 |
! восклицательный знак | 8.97 |
? вопросительный знак | 18.62 |
... многоточие | 5.84 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.97 |
" кавычка | 2.03 |
() скобки | 0.04 |
: двоеточие | 2.04 |
; 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.