| Длина текста, знаков: | 429279 |
| Слов в произведении (СВП): | 64321 |
| Приблизительно страниц: | 215 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.16 |
| СДП диалога, знаков: | 43.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7851 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7584 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 267 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2639.22 | —> 8878-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16062 (24.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 48259 (75.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14043 (29.10%) |
| Прилагательное | 5654 (11.72%) |
| Глагол | 12007 (24.88%) |
| Местоимение-существительное | 6831 (14.15%) |
| Местоименное прилагательное | 2885 (5.98%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 541 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.27%) |
| Наречие | 3276 (6.79%) |
| Предикатив | 514 (1.07%) |
| Предлог | 5903 (12.23%) |
| Союз | 5447 (11.29%) |
| Междометие | 992 (2.06%) |
| Вводное слово | 252 (0.52%) |
| Частица | 4149 (8.60%) |
| Причастие | 919 (1.90%) |
| Деепричастие | 161 (0.33%) |
| Служебных слов: | 26625 (55.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.89 |
| . точка | 87.69 |
| - тире | 30.52 |
| ! восклицательный знак | 9.42 |
| ? вопросительный знак | 9.02 |
| ... многоточие | 6.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.89 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.29 |
| " кавычка | 6.42 |
| () скобки | 0.54 |
| : двоеточие | 3.76 |
| ; 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.
