| Длина текста, знаков: | 546972 |
| Слов в произведении (СВП): | 83518 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.01 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.29 |
| СДП диалога, знаков: | 47.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7748 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7432 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 316 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1039.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2310.95 | —> 11598-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22196 (26.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61322 (73.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17356 (28.30%) |
| Прилагательное | 5675 (9.25%) |
| Глагол | 16412 (26.76%) |
| Местоимение-существительное | 8529 (13.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3640 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1112 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 228 (0.37%) |
| Наречие | 4533 (7.39%) |
| Предикатив | 689 (1.12%) |
| Предлог | 7712 (12.58%) |
| Союз | 7619 (12.42%) |
| Междометие | 1352 (2.20%) |
| Вводное слово | 387 (0.63%) |
| Частица | 6201 (10.11%) |
| Причастие | 1022 (1.67%) |
| Деепричастие | 215 (0.35%) |
| Служебных слов: | 35669 (58.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.08 |
| . точка | 87.83 |
| - тире | 27.46 |
| ! восклицательный знак | 13.52 |
| ? вопросительный знак | 15.63 |
| ... многоточие | 5.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.98 |
| " кавычка | 3.11 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 2.61 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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.