| Длина текста, знаков: | 114559 |
| Слов в произведении (СВП): | 16072 |
| Приблизительно страниц: | 60 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.46 |
| СДП диалога, знаков: | 45.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4281 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4076 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 205 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1324.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3192.07 | —> 1641-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3211 (19.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 12861 (80.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4041 (31.42%) |
| Прилагательное | 1905 (14.81%) |
| Глагол | 2890 (22.47%) |
| Местоимение-существительное | 1040 (8.09%) |
| Местоименное прилагательное | 702 (5.46%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 167 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 30 (0.23%) |
| Наречие | 660 (5.13%) |
| Предикатив | 117 (0.91%) |
| Предлог | 1563 (12.15%) |
| Союз | 1085 (8.44%) |
| Междометие | 255 (1.98%) |
| Вводное слово | 38 (0.30%) |
| Частица | 783 (6.09%) |
| Причастие | 305 (2.37%) |
| Деепричастие | 33 (0.26%) |
| Служебных слов: | 5501 (42.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.83 |
| . точка | 84.00 |
| - тире | 24.27 |
| ! восклицательный знак | 4.11 |
| ? вопросительный знак | 9.21 |
| ... многоточие | 2.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 10.20 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 1.18 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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.
