Длина текста, знаков: | 508811 |
Слов в произведении (СВП): | 73344 |
Приблизительно страниц: | 250 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.59 |
СДП авторского текста, знаков: | 58.18 |
СДП диалога, знаков: | 49.92 |
Доля диалогов в тексте: | 51.89% |
Доля авторского текста в диалогах: | 13.13% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 7290 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 7089 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 201 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1145.83 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2509.79 | —> 10378-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17959 (24.49% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55385 (75.51% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 15136 (27.33%) |
Прилагательное | 5658 (10.22%) |
Глагол | 14668 (26.48%) |
Местоимение-существительное | 6940 (12.53%) |
Местоименное прилагательное | 3548 (6.41%) |
Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 596 (1.08%) |
Числительное (порядковое) | 125 (0.23%) |
Наречие | 3882 (7.01%) |
Предикатив | 446 (0.81%) |
Предлог | 6786 (12.25%) |
Союз | 6272 (11.32%) |
Междометие | 1297 (2.34%) |
Вводное слово | 254 (0.46%) |
Частица | 4918 (8.88%) |
Причастие | 678 (1.22%) |
Деепричастие | 138 (0.25%) |
Служебных слов: | 30163 (54.46%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 105.91 |
. точка | 106.50 |
- тире | 41.71 |
! восклицательный знак | 7.55 |
? вопросительный знак | 13.14 |
... многоточие | 2.60 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
!!! тройной воскл. знак | 0.00 |
?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
" кавычка | 0.82 |
() скобки | 0.00 |
: двоеточие | 3.20 |
; 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.