| Длина текста, знаков: | 209868 |
| Слов в произведении (СВП): | 29325 |
| Приблизительно страниц: | 110 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.66 |
| СДП диалога, знаков: | 47.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5830 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5571 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 259 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1364.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3105.27 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5329 (18.17% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 23996 (81.83% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7987 (33.28%) |
| Прилагательное | 3311 (13.80%) |
| Глагол | 5765 (24.02%) |
| Местоимение-существительное | 1119 (4.66%) |
| Местоименное прилагательное | 814 (3.39%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 424 (1.77%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.42%) |
| Наречие | 1338 (5.58%) |
| Предикатив | 136 (0.57%) |
| Предлог | 2994 (12.48%) |
| Союз | 1961 (8.17%) |
| Междометие | 327 (1.36%) |
| Вводное слово | 47 (0.20%) |
| Частица | 1046 (4.36%) |
| Причастие | 761 (3.17%) |
| Деепричастие | 83 (0.35%) |
| Служебных слов: | 8393 (34.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.04 |
| . точка | 100.05 |
| - тире | 23.50 |
| ! восклицательный знак | 3.27 |
| ? вопросительный знак | 4.19 |
| ... многоточие | 3.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 1.74 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.78 |
| ; точка с запятой | 0.44 |
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.
