| Длина текста, знаков: | 214023 |
| Слов в произведении (СВП): | 30377 |
| Приблизительно страниц: | 106 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.79 |
| СДП диалога, знаков: | 57.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4844 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4682 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 162 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1104.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2487.86 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7610 (25.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 22767 (74.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6461 (28.38%) |
| Прилагательное | 2501 (10.99%) |
| Глагол | 5625 (24.71%) |
| Местоимение-существительное | 3189 (14.01%) |
| Местоименное прилагательное | 1565 (6.87%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 346 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 38 (0.17%) |
| Наречие | 1586 (6.97%) |
| Предикатив | 301 (1.32%) |
| Предлог | 2702 (11.87%) |
| Союз | 2315 (10.17%) |
| Междометие | 494 (2.17%) |
| Вводное слово | 87 (0.38%) |
| Частица | 2002 (8.79%) |
| Причастие | 455 (2.00%) |
| Деепричастие | 72 (0.32%) |
| Служебных слов: | 12433 (54.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.86 |
| . точка | 62.84 |
| - тире | 28.11 |
| ! восклицательный знак | 2.11 |
| ? вопросительный знак | 12.48 |
| ... многоточие | 41.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.59 |
| " кавычка | 18.96 |
| () скобки | 0.86 |
| : двоеточие | 3.59 |
| ; точка с запятой | 5.66 |
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.
