| Длина текста, знаков: | 93528 |
| Слов в произведении (СВП): | 12955 |
| Приблизительно страниц: | 47 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.88 |
| СДП диалога, знаков: | 35.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3326 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3185 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 141 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1201.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2775.24 | —> 6834-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2517 (19.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 10438 (80.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3702 (35.47%) |
| Прилагательное | 1178 (11.29%) |
| Глагол | 2253 (21.58%) |
| Местоимение-существительное | 800 (7.66%) |
| Местоименное прилагательное | 422 (4.04%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 206 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 47 (0.45%) |
| Наречие | 449 (4.30%) |
| Предикатив | 80 (0.77%) |
| Предлог | 1336 (12.80%) |
| Союз | 976 (9.35%) |
| Междометие | 159 (1.52%) |
| Вводное слово | 14 (0.13%) |
| Частица | 606 (5.81%) |
| Причастие | 185 (1.77%) |
| Деепричастие | 24 (0.23%) |
| Служебных слов: | 4337 (41.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.34 |
| . точка | 85.53 |
| - тире | 44.85 |
| ! восклицательный знак | 21.07 |
| ? вопросительный знак | 11.58 |
| ... многоточие | 23.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 6.95 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.62 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.46 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.24 |
| " кавычка | 16.36 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 9.26 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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.
