| Длина текста, знаков: | 125848 |
| Слов в произведении (СВП): | 18356 |
| Приблизительно страниц: | 65 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.58 |
| СДП диалога, знаков: | 42.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3810 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3634 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 176 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2620.71 | —> 9110-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4001 (21.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 14355 (78.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4385 (30.55%) |
| Прилагательное | 1775 (12.37%) |
| Глагол | 3319 (23.12%) |
| Местоимение-существительное | 1623 (11.31%) |
| Местоименное прилагательное | 977 (6.81%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 159 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 19 (0.13%) |
| Наречие | 719 (5.01%) |
| Предикатив | 104 (0.72%) |
| Предлог | 1635 (11.39%) |
| Союз | 1188 (8.28%) |
| Междометие | 273 (1.90%) |
| Вводное слово | 29 (0.20%) |
| Частица | 850 (5.92%) |
| Причастие | 337 (2.35%) |
| Деепричастие | 40 (0.28%) |
| Служебных слов: | 6616 (46.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.06 |
| . точка | 86.67 |
| - тире | 39.33 |
| ! восклицательный знак | 21.68 |
| ? вопросительный знак | 12.37 |
| ... многоточие | 8.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 3.05 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 3.38 |
| ; точка с запятой | 0.22 |
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.
