| Длина текста, знаков: | 196770 |
| Слов в произведении (СВП): | 29720 |
| Приблизительно страниц: | 97 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.95 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 130.9 |
| СДП диалога, знаков: | 41.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4782 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4452 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 330 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1085.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2454.16 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7687 (25.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 22033 (74.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6242 (28.33%) |
| Прилагательное | 2524 (11.46%) |
| Глагол | 5319 (24.14%) |
| Местоимение-существительное | 3008 (13.65%) |
| Местоименное прилагательное | 1266 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 356 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 109 (0.49%) |
| Наречие | 1635 (7.42%) |
| Предикатив | 285 (1.29%) |
| Предлог | 2722 (12.35%) |
| Союз | 2631 (11.94%) |
| Междометие | 443 (2.01%) |
| Вводное слово | 170 (0.77%) |
| Частица | 2077 (9.43%) |
| Причастие | 186 (0.84%) |
| Деепричастие | 70 (0.32%) |
| Служебных слов: | 12393 (56.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 166.49 |
| . точка | 62.18 |
| - тире | 42.03 |
| ! восклицательный знак | 10.20 |
| ? вопросительный знак | 11.41 |
| ... многоточие | 6.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.40 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.92 |
| " кавычка | 21.27 |
| () скобки | 5.82 |
| : двоеточие | 7.64 |
| ; точка с запятой | 3.03 |
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.
