| Длина текста, знаков: | 251530 |
| Слов в произведении (СВП): | 38613 |
| Приблизительно страниц: | 131 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.57 |
| СДП диалога, знаков: | 46.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5524 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5324 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 200 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1118.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2482.18 | —> 10641-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9088 (23.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29525 (76.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9732 (32.96%) |
| Прилагательное | 3281 (11.11%) |
| Глагол | 6891 (23.34%) |
| Местоимение-существительное | 2707 (9.17%) |
| Местоименное прилагательное | 1646 (5.57%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 418 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 114 (0.39%) |
| Наречие | 2243 (7.60%) |
| Предикатив | 331 (1.12%) |
| Предлог | 3662 (12.40%) |
| Союз | 3372 (11.42%) |
| Междометие | 652 (2.21%) |
| Вводное слово | 139 (0.47%) |
| Частица | 2253 (7.63%) |
| Причастие | 335 (1.13%) |
| Деепричастие | 84 (0.28%) |
| Служебных слов: | 14520 (49.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.36 |
| . точка | 72.85 |
| - тире | 22.58 |
| ! восклицательный знак | 19.35 |
| ? вопросительный знак | 13.80 |
| ... многоточие | 11.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.39 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
| " кавычка | 10.77 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 3.06 |
| ; 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.
