| Длина текста, знаков: | 234965 |
| Слов в произведении (СВП): | 33046 |
| Приблизительно страниц: | 121 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.66 |
| СДП диалога, знаков: | 40.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5740 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5479 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 261 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2783.05 | —> 6706-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6891 (20.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 26155 (79.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9100 (34.79%) |
| Прилагательное | 3398 (12.99%) |
| Глагол | 6837 (26.14%) |
| Местоимение-существительное | 1785 (6.82%) |
| Местоименное прилагательное | 1013 (3.87%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 243 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 33 (0.13%) |
| Наречие | 1410 (5.39%) |
| Предикатив | 163 (0.62%) |
| Предлог | 3305 (12.64%) |
| Союз | 2418 (9.24%) |
| Междометие | 379 (1.45%) |
| Вводное слово | 55 (0.21%) |
| Частица | 1606 (6.14%) |
| Причастие | 360 (1.38%) |
| Деепричастие | 53 (0.20%) |
| Служебных слов: | 10619 (40.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.06 |
| . точка | 99.65 |
| - тире | 35.10 |
| ! восклицательный знак | 16.10 |
| ? вопросительный знак | 5.93 |
| ... многоточие | 2.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 1.54 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 4.21 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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.
