| Длина текста, знаков: | 215519 |
| Слов в произведении (СВП): | 30618 |
| Приблизительно страниц: | 111 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.37 |
| СДП диалога, знаков: | 50.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5456 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5268 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 188 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1203.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2778.84 | —> 6776-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6119 (19.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 24499 (80.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7938 (32.40%) |
| Прилагательное | 2746 (11.21%) |
| Глагол | 5736 (23.41%) |
| Местоимение-существительное | 2079 (8.49%) |
| Местоименное прилагательное | 1352 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 365 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 59 (0.24%) |
| Наречие | 1104 (4.51%) |
| Предикатив | 192 (0.78%) |
| Предлог | 2960 (12.08%) |
| Союз | 1979 (8.08%) |
| Междометие | 505 (2.06%) |
| Вводное слово | 41 (0.17%) |
| Частица | 1454 (5.93%) |
| Причастие | 646 (2.64%) |
| Деепричастие | 72 (0.29%) |
| Служебных слов: | 10448 (42.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.75 |
| . точка | 88.54 |
| - тире | 24.10 |
| ! восклицательный знак | 9.77 |
| ? вопросительный знак | 8.85 |
| ... многоточие | 7.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.46 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 13.39 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 5.39 |
| ; точка с запятой | 0.98 |
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.
