| Длина текста, знаков: | 159214 |
| Слов в произведении (СВП): | 23359 |
| Приблизительно страниц: | 77 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65 |
| СДП диалога, знаков: | 36.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3636 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3526 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 110 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1014.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2211.95 | —> 11819-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5297 (22.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 18062 (77.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 5557 (30.77%) |
| Прилагательное | 1580 (8.75%) |
| Глагол | 5110 (28.29%) |
| Местоимение-существительное | 2453 (13.58%) |
| Местоименное прилагательное | 871 (4.82%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 161 (0.89%) |
| Числительное (порядковое) | 30 (0.17%) |
| Наречие | 1015 (5.62%) |
| Предикатив | 252 (1.40%) |
| Предлог | 1968 (10.90%) |
| Союз | 1883 (10.43%) |
| Междометие | 403 (2.23%) |
| Вводное слово | 63 (0.35%) |
| Частица | 1482 (8.21%) |
| Причастие | 164 (0.91%) |
| Деепричастие | 25 (0.14%) |
| Служебных слов: | 9152 (50.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.50 |
| . точка | 110.49 |
| - тире | 57.02 |
| ! восклицательный знак | 16.35 |
| ? вопросительный знак | 21.70 |
| ... многоточие | 2.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 4.32 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 4.88 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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.
