| Длина текста, знаков: | 122402 |
| Слов в произведении (СВП): | 18656 |
| Приблизительно страниц: | 63 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.95 |
| СДП диалога, знаков: | 43 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3816 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3737 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 79 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1130.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2554.97 | —> 9881-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4257 (22.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 14399 (77.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4476 (31.09%) |
| Прилагательное | 1549 (10.76%) |
| Глагол | 3562 (24.74%) |
| Местоимение-существительное | 1657 (11.51%) |
| Местоименное прилагательное | 776 (5.39%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 156 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 50 (0.35%) |
| Наречие | 948 (6.58%) |
| Предикатив | 105 (0.73%) |
| Предлог | 1848 (12.83%) |
| Союз | 1468 (10.20%) |
| Междометие | 321 (2.23%) |
| Вводное слово | 64 (0.44%) |
| Частица | 1068 (7.42%) |
| Причастие | 202 (1.40%) |
| Деепричастие | 44 (0.31%) |
| Служебных слов: | 7251 (50.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.78 |
| . точка | 91.93 |
| - тире | 24.12 |
| ! восклицательный знак | 3.00 |
| ? вопросительный знак | 10.88 |
| ... многоточие | 7.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 3.16 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 3.64 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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.
