| Длина текста, знаков: | 154060 |
| Слов в произведении (СВП): | 23416 |
| Приблизительно страниц: | 81 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.22 |
| СДП диалога, знаков: | 0 |
| Доля диалогов в тексте: | 0% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3106 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2988 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 118 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 933.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1914.89 | —> 11974-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6980 (29.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 16436 (70.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4508 (27.43%) |
| Прилагательное | 1650 (10.04%) |
| Глагол | 4537 (27.60%) |
| Местоимение-существительное | 2692 (16.38%) |
| Местоименное прилагательное | 1332 (8.10%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 221 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 20 (0.12%) |
| Наречие | 1192 (7.25%) |
| Предикатив | 317 (1.93%) |
| Предлог | 1882 (11.45%) |
| Союз | 1909 (11.61%) |
| Междометие | 512 (3.12%) |
| Вводное слово | 145 (0.88%) |
| Частица | 1919 (11.68%) |
| Причастие | 195 (1.19%) |
| Деепричастие | 75 (0.46%) |
| Служебных слов: | 10467 (63.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.14 |
| . точка | 91.13 |
| - тире | 13.20 |
| ! восклицательный знак | 3.16 |
| ? вопросительный знак | 9.10 |
| ... многоточие | 0.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 31.52 |
| () скобки | 3.84 |
| : двоеточие | 7.56 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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.
