| Длина текста, знаков: | 215975 |
| Слов в произведении (СВП): | 30429 |
| Приблизительно страниц: | 112 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63 |
| СДП диалога, знаков: | 39.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6088 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5881 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 207 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1312.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3037.82 | —> 3118-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6106 (20.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 24323 (79.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8781 (36.10%) |
| Прилагательное | 3080 (12.66%) |
| Глагол | 6068 (24.95%) |
| Местоимение-существительное | 1521 (6.25%) |
| Местоименное прилагательное | 1042 (4.28%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 222 (0.91%) |
| Числительное (порядковое) | 50 (0.21%) |
| Наречие | 1221 (5.02%) |
| Предикатив | 139 (0.57%) |
| Предлог | 3089 (12.70%) |
| Союз | 2197 (9.03%) |
| Междометие | 400 (1.64%) |
| Вводное слово | 63 (0.26%) |
| Частица | 1459 (6.00%) |
| Причастие | 325 (1.34%) |
| Деепричастие | 47 (0.19%) |
| Служебных слов: | 9822 (40.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 80.81 |
| . точка | 100.73 |
| - тире | 25.76 |
| ! восклицательный знак | 13.08 |
| ? вопросительный знак | 6.31 |
| ... многоточие | 3.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 2.17 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 6.34 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
