| Длина текста, знаков: | 85056 |
| Слов в произведении (СВП): | 11936 |
| Приблизительно страниц: | 44 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.33 |
| СДП диалога, знаков: | 58.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3048 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2921 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 127 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1196.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2747.71 | —> 7281-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2561 (21.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 9375 (78.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3187 (33.99%) |
| Прилагательное | 1112 (11.86%) |
| Глагол | 2236 (23.85%) |
| Местоимение-существительное | 862 (9.19%) |
| Местоименное прилагательное | 502 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 159 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 31 (0.33%) |
| Наречие | 380 (4.05%) |
| Предикатив | 89 (0.95%) |
| Предлог | 1192 (12.71%) |
| Союз | 817 (8.71%) |
| Междометие | 150 (1.60%) |
| Вводное слово | 25 (0.27%) |
| Частица | 679 (7.24%) |
| Причастие | 199 (2.12%) |
| Деепричастие | 22 (0.23%) |
| Служебных слов: | 4251 (45.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.04 |
| . точка | 75.40 |
| - тире | 32.93 |
| ! восклицательный знак | 5.19 |
| ? вопросительный знак | 9.22 |
| ... многоточие | 1.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.38 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 9.47 |
| ; точка с запятой | 0.67 |
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.
