| Длина текста, знаков: | 469541 |
| Слов в произведении (СВП): | 70257 |
| Приблизительно страниц: | 235 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.24 |
| СДП диалога, знаков: | 38.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8676 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8234 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 442 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2809.94 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16141 (22.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54116 (77.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16279 (30.08%) |
| Прилагательное | 4674 (8.64%) |
| Глагол | 15107 (27.92%) |
| Местоимение-существительное | 6110 (11.29%) |
| Местоименное прилагательное | 2990 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 597 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.20%) |
| Наречие | 3061 (5.66%) |
| Предикатив | 527 (0.97%) |
| Предлог | 6207 (11.47%) |
| Союз | 6136 (11.34%) |
| Междометие | 1054 (1.95%) |
| Вводное слово | 162 (0.30%) |
| Частица | 4505 (8.32%) |
| Причастие | 538 (0.99%) |
| Деепричастие | 153 (0.28%) |
| Служебных слов: | 27326 (50.50%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.15 |
| . точка | 118.38 |
| - тире | 36.14 |
| ! восклицательный знак | 8.07 |
| ? вопросительный знак | 12.85 |
| ... многоточие | 13.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 4.71 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 4.71 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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.