| Длина текста, знаков: | 98861 |
| Слов в произведении (СВП): | 14626 |
| Приблизительно страниц: | 51 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 39.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 42.18 |
| СДП диалога, знаков: | 30.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 2561 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2499 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 62 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 975.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2051.70 | —> 11949-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3718 (25.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 10908 (74.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3825 (35.07%) |
| Прилагательное | 1282 (11.75%) |
| Глагол | 2402 (22.02%) |
| Местоимение-существительное | 1797 (16.47%) |
| Местоименное прилагательное | 651 (5.97%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 226 (2.07%) |
| Числительное (порядковое) | 8 (0.07%) |
| Наречие | 760 (6.97%) |
| Предикатив | 138 (1.27%) |
| Предлог | 1164 (10.67%) |
| Союз | 813 (7.45%) |
| Междометие | 260 (2.38%) |
| Вводное слово | 58 (0.53%) |
| Частица | 815 (7.47%) |
| Причастие | 279 (2.56%) |
| Деепричастие | 25 (0.23%) |
| Служебных слов: | 5588 (51.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.37 |
| . точка | 139.96 |
| - тире | 26.94 |
| ! восклицательный знак | 2.12 |
| ? вопросительный знак | 11.96 |
| ... многоточие | 19.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.55 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.71 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 9.85 |
| () скобки | 0.96 |
| : двоеточие | 2.46 |
| ; точка с запятой | 0.96 |
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.
