| Длина текста, знаков: | 597285 |
| Слов в произведении (СВП): | 87002 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.99 |
| СДП диалога, знаков: | 41.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11193 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9938 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1255 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1265.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2984.15 | —> 3787-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18795 (21.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68207 (78.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20557 (30.14%) |
| Прилагательное | 7268 (10.66%) |
| Глагол | 15226 (22.32%) |
| Местоимение-существительное | 5305 (7.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3684 (5.40%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 915 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.28%) |
| Наречие | 4178 (6.13%) |
| Предикатив | 653 (0.96%) |
| Предлог | 8983 (13.17%) |
| Союз | 7041 (10.32%) |
| Междометие | 1343 (1.97%) |
| Вводное слово | 307 (0.45%) |
| Частица | 5614 (8.23%) |
| Причастие | 1243 (1.82%) |
| Деепричастие | 305 (0.45%) |
| Служебных слов: | 32586 (47.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.72 |
| . точка | 78.65 |
| - тире | 32.49 |
| ! восклицательный знак | 6.85 |
| ? вопросительный знак | 9.53 |
| ... многоточие | 12.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 17.67 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 6.07 |
| ; точка с запятой | 0.30 |
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.
