| Длина текста, знаков: | 104976 |
| Слов в произведении (СВП): | 15909 |
| Приблизительно страниц: | 55 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.71 |
| СДП диалога, знаков: | 56.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3780 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3636 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 144 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2804.00 | —> 6369-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3656 (22.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 12253 (77.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4021 (32.82%) |
| Прилагательное | 1492 (12.18%) |
| Глагол | 2637 (21.52%) |
| Местоимение-существительное | 1428 (11.65%) |
| Местоименное прилагательное | 911 (7.43%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 132 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 41 (0.33%) |
| Наречие | 695 (5.67%) |
| Предикатив | 78 (0.64%) |
| Предлог | 1596 (13.03%) |
| Союз | 1334 (10.89%) |
| Междометие | 314 (2.56%) |
| Вводное слово | 27 (0.22%) |
| Частица | 747 (6.10%) |
| Причастие | 175 (1.43%) |
| Деепричастие | 54 (0.44%) |
| Служебных слов: | 6414 (52.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.63 |
| . точка | 59.46 |
| - тире | 17.29 |
| ! восклицательный знак | 8.80 |
| ? вопросительный знак | 3.46 |
| ... многоточие | 5.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.57 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
| " кавычка | 7.73 |
| () скобки | 0.75 |
| : двоеточие | 6.47 |
| ; точка с запятой | 3.39 |
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.
