| Длина текста, знаков: | 224385 |
| Слов в произведении (СВП): | 31949 |
| Приблизительно страниц: | 118 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.43 |
| СДП диалога, знаков: | 39.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 12.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7010 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6829 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 181 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1419.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3429.37 | —> 492-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6578 (20.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 25371 (79.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8318 (32.79%) |
| Прилагательное | 3262 (12.86%) |
| Глагол | 5841 (23.02%) |
| Местоимение-существительное | 2185 (8.61%) |
| Местоименное прилагательное | 1359 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 251 (0.99%) |
| Числительное (порядковое) | 98 (0.39%) |
| Наречие | 1423 (5.61%) |
| Предикатив | 209 (0.82%) |
| Предлог | 3305 (13.03%) |
| Союз | 2271 (8.95%) |
| Междометие | 431 (1.70%) |
| Вводное слово | 78 (0.31%) |
| Частица | 1670 (6.58%) |
| Причастие | 742 (2.92%) |
| Деепричастие | 138 (0.54%) |
| Служебных слов: | 11441 (45.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.88 |
| . точка | 65.92 |
| - тире | 33.24 |
| ! восклицательный знак | 9.89 |
| ? вопросительный знак | 12.74 |
| ... многоточие | 5.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.88 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 21.41 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 4.85 |
| ; 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.
