| Длина текста, знаков: | 236876 |
| Слов в произведении (СВП): | 33441 |
| Приблизительно страниц: | 123 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.98 |
| СДП диалога, знаков: | 42.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5831 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5593 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 238 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1267.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2863.43 | —> 5487-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6578 (19.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 26863 (80.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9130 (33.99%) |
| Прилагательное | 3441 (12.81%) |
| Глагол | 6968 (25.94%) |
| Местоимение-существительное | 1901 (7.08%) |
| Местоименное прилагательное | 1146 (4.27%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 278 (1.03%) |
| Числительное (порядковое) | 48 (0.18%) |
| Наречие | 1416 (5.27%) |
| Предикатив | 142 (0.53%) |
| Предлог | 3238 (12.05%) |
| Союз | 2370 (8.82%) |
| Междометие | 460 (1.71%) |
| Вводное слово | 58 (0.22%) |
| Частица | 1528 (5.69%) |
| Причастие | 446 (1.66%) |
| Деепричастие | 42 (0.16%) |
| Служебных слов: | 10745 (40.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 83.91 |
| . точка | 94.70 |
| - тире | 31.97 |
| ! восклицательный знак | 15.49 |
| ? вопросительный знак | 6.19 |
| ... многоточие | 1.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.66 |
| " кавычка | 3.89 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 6.34 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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.
