Длина текста, знаков: | 349592 |
Слов в произведении (СВП): | 49342 |
Приблизительно страниц: | 184 |
Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.97 |
СДП авторского текста, знаков: | 87.83 |
СДП диалога, знаков: | 52.76 |
Доля диалогов в тексте: | 49.96% |
Доля авторского текста в диалогах: | 2.74% |
|
Активный словарный запас |
Использовано уникальных слов: | 9160 |
Активный словарный запас (АСЗ): | 8553 |
Активный несловарный запас (АНСЗ): | 607 |
Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1383.01 | |
Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3343.93 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9227 (18.70% от СВП) |
Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40115 (81.30% от СВП) |
Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
Существительное | 13855 (34.54%) |
Прилагательное | 4834 (12.05%) |
Глагол | 8742 (21.79%) |
Местоимение-существительное | 2816 (7.02%) |
Местоименное прилагательное | 1314 (3.28%) |
Местоимение-предикатив | 7 (0.02%) |
Числительное (количественное) | 563 (1.40%) |
Числительное (порядковое) | 114 (0.28%) |
Наречие | 1900 (4.74%) |
Предикатив | 335 (0.84%) |
Предлог | 5549 (13.83%) |
Союз | 3100 (7.73%) |
Междометие | 747 (1.86%) |
Вводное слово | 125 (0.31%) |
Частица | 2342 (5.84%) |
Причастие | 751 (1.87%) |
Деепричастие | 111 (0.28%) |
Служебных слов: | 16111 (40.16%) |
|
Знаки препинания |
Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
, запятая | 139.60 |
. точка | 72.07 |
- тире | 18.32 |
! восклицательный знак | 13.48 |
? вопросительный знак | 12.46 |
... многоточие | 11.17 |
!.. воскл. знак с многоточием | 0.79 |
?.. вопр. знак с многоточием | 0.97 |
!!! тройной воскл. знак | 0.22 |
?! вопр. знак с восклицанием | 1.13 |
" кавычка | 20.89 |
() скобки | 0.41 |
: двоеточие | 3.81 |
; 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.