| Длина текста, знаков: | 177863 |
| Слов в произведении (СВП): | 25542 |
| Приблизительно страниц: | 92 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.39 |
| СДП диалога, знаков: | 56.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4978 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4785 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 193 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1162.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2774.52 | —> 6844-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5252 (20.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 20290 (79.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6970 (34.35%) |
| Прилагательное | 2724 (13.43%) |
| Глагол | 4443 (21.90%) |
| Местоимение-существительное | 1410 (6.95%) |
| Местоименное прилагательное | 1140 (5.62%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 236 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 68 (0.34%) |
| Наречие | 1203 (5.93%) |
| Предикатив | 134 (0.66%) |
| Предлог | 2403 (11.84%) |
| Союз | 1974 (9.73%) |
| Междометие | 458 (2.26%) |
| Вводное слово | 72 (0.35%) |
| Частица | 1466 (7.23%) |
| Причастие | 385 (1.90%) |
| Деепричастие | 64 (0.32%) |
| Служебных слов: | 8988 (44.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.36 |
| . точка | 59.90 |
| - тире | 24.98 |
| ! восклицательный знак | 2.58 |
| ? вопросительный знак | 3.99 |
| ... многоточие | 15.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 7.05 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.74 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
