| Длина текста, знаков: | 86717 |
| Слов в произведении (СВП): | 12398 |
| Приблизительно страниц: | 46 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.04 |
| СДП диалога, знаков: | 58.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3883 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3635 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 248 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1426.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3409.59 | —> 553-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 1972 (15.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 10426 (84.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3944 (37.83%) |
| Прилагательное | 1354 (12.99%) |
| Глагол | 2044 (19.60%) |
| Местоимение-существительное | 641 (6.15%) |
| Местоименное прилагательное | 415 (3.98%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 90 (0.86%) |
| Числительное (порядковое) | 25 (0.24%) |
| Наречие | 302 (2.90%) |
| Предикатив | 62 (0.59%) |
| Предлог | 1359 (13.03%) |
| Союз | 804 (7.71%) |
| Междометие | 139 (1.33%) |
| Вводное слово | 5 (0.05%) |
| Частица | 371 (3.56%) |
| Причастие | 257 (2.46%) |
| Деепричастие | 20 (0.19%) |
| Служебных слов: | 3755 (36.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.31 |
| . точка | 85.50 |
| - тире | 18.07 |
| ! восклицательный знак | 3.47 |
| ? вопросительный знак | 4.36 |
| ... многоточие | 0.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 8.55 |
| () скобки | 0.48 |
| : двоеточие | 3.95 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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.
