| Длина текста, знаков: | 403228 |
| Слов в произведении (СВП): | 62978 |
| Приблизительно страниц: | 205 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 41.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 47.09 |
| СДП диалога, знаков: | 35.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8237 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7652 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 585 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1139.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2665.46 | —> 8541-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15509 (24.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47469 (75.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14028 (29.55%) |
| Прилагательное | 4929 (10.38%) |
| Глагол | 11247 (23.69%) |
| Местоимение-существительное | 5855 (12.33%) |
| Местоименное прилагательное | 2339 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 606 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 102 (0.21%) |
| Наречие | 3535 (7.45%) |
| Предикатив | 557 (1.17%) |
| Предлог | 6037 (12.72%) |
| Союз | 5822 (12.26%) |
| Междометие | 1271 (2.68%) |
| Вводное слово | 198 (0.42%) |
| Частица | 4202 (8.85%) |
| Причастие | 480 (1.01%) |
| Деепричастие | 108 (0.23%) |
| Служебных слов: | 25837 (54.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.76 |
| . точка | 103.80 |
| - тире | 21.29 |
| ! восклицательный знак | 9.99 |
| ? вопросительный знак | 14.43 |
| ... многоточие | 25.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.62 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 17.67 |
| () скобки | 1.44 |
| : двоеточие | 10.88 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
