| Длина текста, знаков: | 107764 |
| Слов в произведении (СВП): | 15959 |
| Приблизительно страниц: | 56 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.91 |
| СДП диалога, знаков: | 46.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3548 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3418 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 130 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1179.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2597.46 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3699 (23.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 12260 (76.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3476 (28.35%) |
| Прилагательное | 1603 (13.08%) |
| Глагол | 2972 (24.24%) |
| Местоимение-существительное | 1194 (9.74%) |
| Местоименное прилагательное | 743 (6.06%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 167 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 26 (0.21%) |
| Наречие | 997 (8.13%) |
| Предикатив | 104 (0.85%) |
| Предлог | 1332 (10.86%) |
| Союз | 1308 (10.67%) |
| Междометие | 269 (2.19%) |
| Вводное слово | 41 (0.33%) |
| Частица | 1055 (8.61%) |
| Причастие | 207 (1.69%) |
| Деепричастие | 32 (0.26%) |
| Служебных слов: | 5977 (48.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.91 |
| . точка | 70.93 |
| - тире | 26.38 |
| ! восклицательный знак | 9.90 |
| ? вопросительный знак | 9.09 |
| ... многоточие | 4.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
| " кавычка | 16.29 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.95 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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.
