| Длина текста, знаков: | 89798 |
| Слов в произведении (СВП): | 12747 |
| Приблизительно страниц: | 47 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.18 |
| СДП диалога, знаков: | 50.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 2865 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2808 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 57 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1088.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2455.27 | —> 10864-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2717 (21.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 10030 (78.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3173 (31.64%) |
| Прилагательное | 1193 (11.89%) |
| Глагол | 2240 (22.33%) |
| Местоимение-существительное | 1351 (13.47%) |
| Местоименное прилагательное | 686 (6.84%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 227 (2.26%) |
| Числительное (порядковое) | 49 (0.49%) |
| Наречие | 539 (5.37%) |
| Предикатив | 87 (0.87%) |
| Предлог | 1215 (12.11%) |
| Союз | 821 (8.19%) |
| Междометие | 140 (1.40%) |
| Вводное слово | 36 (0.36%) |
| Частица | 578 (5.76%) |
| Причастие | 190 (1.89%) |
| Деепричастие | 23 (0.23%) |
| Служебных слов: | 4850 (48.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.14 |
| . точка | 81.12 |
| - тире | 17.57 |
| ! восклицательный знак | 6.35 |
| ? вопросительный знак | 10.83 |
| ... многоточие | 5.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 11.22 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 3.84 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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.
