| Длина текста, знаков: | 127932 |
| Слов в произведении (СВП): | 18351 |
| Приблизительно страниц: | 65 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.44 |
| СДП диалога, знаков: | 40.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4713 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4578 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 135 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1280.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3088.63 | —> 2581-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4599 (25.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 13752 (74.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4524 (32.90%) |
| Прилагательное | 1742 (12.67%) |
| Глагол | 3269 (23.77%) |
| Местоимение-существительное | 1472 (10.70%) |
| Местоименное прилагательное | 823 (5.98%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 130 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 24 (0.17%) |
| Наречие | 968 (7.04%) |
| Предикатив | 235 (1.71%) |
| Предлог | 1388 (10.09%) |
| Союз | 1535 (11.16%) |
| Междометие | 288 (2.09%) |
| Вводное слово | 58 (0.42%) |
| Частица | 1341 (9.75%) |
| Причастие | 231 (1.68%) |
| Деепричастие | 42 (0.31%) |
| Служебных слов: | 6950 (50.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.51 |
| . точка | 96.23 |
| - тире | 26.92 |
| ! восклицательный знак | 11.55 |
| ? вопросительный знак | 19.07 |
| ... многоточие | 7.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 9.86 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 2.62 |
| ; точка с запятой | 1.31 |
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.
