| Длина текста, знаков: | 511910 |
| Слов в произведении (СВП): | 73039 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.18 |
| СДП диалога, знаков: | 39.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8065 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7627 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 438 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1201.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2702.63 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13898 (19.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59141 (80.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20339 (34.39%) |
| Прилагательное | 5653 (9.56%) |
| Глагол | 15344 (25.94%) |
| Местоимение-существительное | 5186 (8.77%) |
| Местоименное прилагательное | 2210 (3.74%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 579 (0.98%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.20%) |
| Наречие | 2948 (4.98%) |
| Предикатив | 436 (0.74%) |
| Предлог | 8125 (13.74%) |
| Союз | 4671 (7.90%) |
| Междометие | 953 (1.61%) |
| Вводное слово | 146 (0.25%) |
| Частица | 3398 (5.75%) |
| Причастие | 1534 (2.59%) |
| Деепричастие | 219 (0.37%) |
| Служебных слов: | 24916 (42.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.92 |
| . точка | 114.64 |
| - тире | 31.82 |
| ! восклицательный знак | 5.27 |
| ? вопросительный знак | 9.80 |
| ... многоточие | 6.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 2.90 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 6.31 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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.
