| Длина текста, знаков: | 210097 |
| Слов в произведении (СВП): | 31091 |
| Приблизительно страниц: | 110 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.41 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.93 |
| СДП диалога, знаков: | 52.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5281 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4988 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 293 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2731.85 | —> 7533-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7083 (22.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 24008 (77.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7586 (31.60%) |
| Прилагательное | 2823 (11.76%) |
| Глагол | 5432 (22.63%) |
| Местоимение-существительное | 2091 (8.71%) |
| Местоименное прилагательное | 1428 (5.95%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 457 (1.90%) |
| Числительное (порядковое) | 72 (0.30%) |
| Наречие | 1574 (6.56%) |
| Предикатив | 269 (1.12%) |
| Предлог | 3080 (12.83%) |
| Союз | 2313 (9.63%) |
| Междометие | 478 (1.99%) |
| Вводное слово | 128 (0.53%) |
| Частица | 1752 (7.30%) |
| Причастие | 409 (1.70%) |
| Деепричастие | 79 (0.33%) |
| Служебных слов: | 11353 (47.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.71 |
| . точка | 75.49 |
| - тире | 22.93 |
| ! восклицательный знак | 11.19 |
| ? вопросительный знак | 11.00 |
| ... многоточие | 8.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 2.93 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 4.25 |
| ; 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.
