| Длина текста, знаков: | 82902 |
| Слов в произведении (СВП): | 12597 |
| Приблизительно страниц: | 42 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.65 |
| СДП диалога, знаков: | 57.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3103 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3004 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 99 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2643.20 | —> 8837-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3034 (24.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 9563 (75.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3075 (32.16%) |
| Прилагательное | 942 (9.85%) |
| Глагол | 2259 (23.62%) |
| Местоимение-существительное | 1180 (12.34%) |
| Местоименное прилагательное | 519 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 229 (2.39%) |
| Числительное (порядковое) | 68 (0.71%) |
| Наречие | 508 (5.31%) |
| Предикатив | 114 (1.19%) |
| Предлог | 1142 (11.94%) |
| Союз | 1082 (11.31%) |
| Междометие | 218 (2.28%) |
| Вводное слово | 27 (0.28%) |
| Частица | 864 (9.03%) |
| Причастие | 149 (1.56%) |
| Деепричастие | 31 (0.32%) |
| Служебных слов: | 5063 (52.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.38 |
| . точка | 72.24 |
| - тире | 27.71 |
| ! восклицательный знак | 5.16 |
| ? вопросительный знак | 15.00 |
| ... многоточие | 7.70 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 7.94 |
| () скобки | 2.62 |
| : двоеточие | 3.49 |
| ; точка с запятой | 0.56 |
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.
