| Длина текста, знаков: | 171136 |
| Слов в произведении (СВП): | 24832 |
| Приблизительно страниц: | 89 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.34 |
| СДП диалога, знаков: | 60.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6332 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5885 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 447 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1363.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3357.15 | —> 774-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5609 (22.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 19223 (77.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6552 (34.08%) |
| Прилагательное | 2040 (10.61%) |
| Глагол | 4275 (22.24%) |
| Местоимение-существительное | 1793 (9.33%) |
| Местоименное прилагательное | 1072 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 287 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 73 (0.38%) |
| Наречие | 1153 (6.00%) |
| Предикатив | 147 (0.76%) |
| Предлог | 2537 (13.20%) |
| Союз | 1961 (10.20%) |
| Междометие | 389 (2.02%) |
| Вводное слово | 123 (0.64%) |
| Частица | 1354 (7.04%) |
| Причастие | 320 (1.66%) |
| Деепричастие | 63 (0.33%) |
| Служебных слов: | 9292 (48.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.07 |
| . точка | 84.57 |
| - тире | 13.13 |
| ! восклицательный знак | 0.52 |
| ? вопросительный знак | 8.22 |
| ... многоточие | 5.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 17.24 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 1.69 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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.
