| Длина текста, знаков: | 260163 |
| Слов в произведении (СВП): | 40302 |
| Приблизительно страниц: | 139 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.59 |
| СДП диалога, знаков: | 66.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 0.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7492 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7177 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 315 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1338.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3111.30 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7594 (18.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 32708 (81.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12357 (37.78%) |
| Прилагательное | 3668 (11.21%) |
| Глагол | 7523 (23.00%) |
| Местоимение-существительное | 2217 (6.78%) |
| Местоименное прилагательное | 1601 (4.89%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 364 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 109 (0.33%) |
| Наречие | 1365 (4.17%) |
| Предикатив | 200 (0.61%) |
| Предлог | 4435 (13.56%) |
| Союз | 2839 (8.68%) |
| Междометие | 540 (1.65%) |
| Вводное слово | 73 (0.22%) |
| Частица | 1728 (5.28%) |
| Причастие | 558 (1.71%) |
| Деепричастие | 75 (0.23%) |
| Служебных слов: | 13514 (41.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.38 |
| . точка | 73.57 |
| - тире | 17.00 |
| ! восклицательный знак | 0.02 |
| ? вопросительный знак | 2.56 |
| ... многоточие | 0.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 1.24 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 3.97 |
| ; точка с запятой | 0.89 |
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.
