| Длина текста, знаков: | 89552 |
| Слов в произведении (СВП): | 13145 |
| Приблизительно страниц: | 46 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.24 |
| СДП диалога, знаков: | 35.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3200 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3113 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 87 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1202.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2693.07 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2466 (18.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 10679 (81.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3892 (36.45%) |
| Прилагательное | 1064 (9.96%) |
| Глагол | 2590 (24.25%) |
| Местоимение-существительное | 825 (7.73%) |
| Местоименное прилагательное | 482 (4.51%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 197 (1.84%) |
| Числительное (порядковое) | 65 (0.61%) |
| Наречие | 505 (4.73%) |
| Предикатив | 79 (0.74%) |
| Предлог | 1442 (13.50%) |
| Союз | 854 (8.00%) |
| Междометие | 167 (1.56%) |
| Вводное слово | 17 (0.16%) |
| Частица | 495 (4.64%) |
| Причастие | 252 (2.36%) |
| Деепричастие | 19 (0.18%) |
| Служебных слов: | 4306 (40.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.21 |
| . точка | 97.07 |
| - тире | 35.45 |
| ! восклицательный знак | 19.09 |
| ? вопросительный знак | 8.82 |
| ... многоточие | 7.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 6.54 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 4.11 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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.
