| Длина текста, знаков: | 191890 |
| Слов в произведении (СВП): | 29468 |
| Приблизительно страниц: | 102 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.79 |
| СДП диалога, знаков: | 45.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 13.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5459 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5238 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 221 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1199.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2754.49 | —> 7169-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7045 (23.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 22423 (76.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6826 (30.44%) |
| Прилагательное | 2685 (11.97%) |
| Глагол | 5533 (24.68%) |
| Местоимение-существительное | 2055 (9.16%) |
| Местоименное прилагательное | 1386 (6.18%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 260 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 68 (0.30%) |
| Наречие | 1447 (6.45%) |
| Предикатив | 286 (1.28%) |
| Предлог | 2439 (10.88%) |
| Союз | 2554 (11.39%) |
| Междометие | 500 (2.23%) |
| Вводное слово | 92 (0.41%) |
| Частица | 2115 (9.43%) |
| Причастие | 529 (2.36%) |
| Деепричастие | 116 (0.52%) |
| Служебных слов: | 11270 (50.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.93 |
| . точка | 70.01 |
| - тире | 12.62 |
| ! восклицательный знак | 3.80 |
| ? вопросительный знак | 5.60 |
| ... многоточие | 2.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 2.24 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; точка с запятой | 0.75 |
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.
