| Длина текста, знаков: | 140378 |
| Слов в произведении (СВП): | 20862 |
| Приблизительно страниц: | 73 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.37 |
| СДП диалога, знаков: | 59.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5245 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4983 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 262 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1341.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3180.86 | —> 1740-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5041 (24.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 15821 (75.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4612 (29.15%) |
| Прилагательное | 1875 (11.85%) |
| Глагол | 3517 (22.23%) |
| Местоимение-существительное | 1661 (10.50%) |
| Местоименное прилагательное | 931 (5.88%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 185 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 49 (0.31%) |
| Наречие | 988 (6.24%) |
| Предикатив | 161 (1.02%) |
| Предлог | 2191 (13.85%) |
| Союз | 1605 (10.14%) |
| Междометие | 358 (2.26%) |
| Вводное слово | 52 (0.33%) |
| Частица | 1563 (9.88%) |
| Причастие | 330 (2.09%) |
| Деепричастие | 65 (0.41%) |
| Служебных слов: | 8429 (53.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.72 |
| . точка | 69.17 |
| - тире | 21.62 |
| ! восклицательный знак | 3.74 |
| ? вопросительный знак | 9.49 |
| ... многоточие | 5.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 7.09 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 7.29 |
| ; 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.
