| Длина текста, знаков: | 184217 |
| Слов в произведении (СВП): | 25187 |
| Приблизительно страниц: | 92 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.09 |
| СДП диалога, знаков: | 34.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4469 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4253 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 216 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1134.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2548.96 | —> 9955-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4759 (18.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 20428 (81.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6748 (33.03%) |
| Прилагательное | 2100 (10.28%) |
| Глагол | 5041 (24.68%) |
| Местоимение-существительное | 1779 (8.71%) |
| Местоименное прилагательное | 870 (4.26%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 328 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 48 (0.23%) |
| Наречие | 1060 (5.19%) |
| Предикатив | 173 (0.85%) |
| Предлог | 2603 (12.74%) |
| Союз | 1709 (8.37%) |
| Междометие | 378 (1.85%) |
| Вводное слово | 43 (0.21%) |
| Частица | 962 (4.71%) |
| Причастие | 401 (1.96%) |
| Деепричастие | 42 (0.21%) |
| Служебных слов: | 8388 (41.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 84.49 |
| . точка | 110.26 |
| - тире | 48.76 |
| ! восклицательный знак | 21.88 |
| ? вопросительный знак | 12.27 |
| ... многоточие | 3.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.44 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 20.88 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 2.78 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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.
