| Длина текста, знаков: | 255990 |
| Слов в произведении (СВП): | 38286 |
| Приблизительно страниц: | 135 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.78 |
| СДП диалога, знаков: | 40.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6220 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6087 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 133 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2850.09 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8324 (21.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 29962 (78.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9632 (32.15%) |
| Прилагательное | 3400 (11.35%) |
| Глагол | 7982 (26.64%) |
| Местоимение-существительное | 3023 (10.09%) |
| Местоименное прилагательное | 1345 (4.49%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 363 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 77 (0.26%) |
| Наречие | 1801 (6.01%) |
| Предикатив | 436 (1.46%) |
| Предлог | 3930 (13.12%) |
| Союз | 2519 (8.41%) |
| Междометие | 557 (1.86%) |
| Вводное слово | 168 (0.56%) |
| Частица | 2047 (6.83%) |
| Причастие | 595 (1.99%) |
| Деепричастие | 57 (0.19%) |
| Служебных слов: | 13651 (45.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.71 |
| . точка | 62.92 |
| - тире | 30.45 |
| ! восклицательный знак | 15.75 |
| ? вопросительный знак | 12.59 |
| ... многоточие | 10.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 4.81 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 7.86 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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.
