| Длина текста, знаков: | 109434 |
| Слов в произведении (СВП): | 17284 |
| Приблизительно страниц: | 57 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.5 |
| СДП диалога, знаков: | 44.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3427 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3289 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 138 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1127.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2444.15 | —> 10959-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3740 (21.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 13544 (78.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3611 (26.66%) |
| Прилагательное | 1231 (9.09%) |
| Глагол | 3433 (25.35%) |
| Местоимение-существительное | 1502 (11.09%) |
| Местоименное прилагательное | 727 (5.37%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 152 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 21 (0.16%) |
| Наречие | 835 (6.17%) |
| Предикатив | 88 (0.65%) |
| Предлог | 1532 (11.31%) |
| Союз | 1457 (10.76%) |
| Междометие | 285 (2.10%) |
| Вводное слово | 23 (0.17%) |
| Частица | 1062 (7.84%) |
| Причастие | 273 (2.02%) |
| Деепричастие | 57 (0.42%) |
| Служебных слов: | 6646 (49.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.36 |
| . точка | 67.29 |
| - тире | 14.00 |
| ! восклицательный знак | 9.78 |
| ? вопросительный знак | 5.38 |
| ... многоточие | 13.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.68 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 0.46 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 15.16 |
| ; точка с запятой | 0.87 |
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.
