| Длина текста, знаков: | 71769 |
| Слов в произведении (СВП): | 10183 |
| Приблизительно страниц: | 37 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.91 |
| СДП диалога, знаков: | 41.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3096 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2949 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 147 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3051.98 | —> 2955-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2227 (21.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 7956 (78.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 2728 (34.29%) |
| Прилагательное | 1026 (12.90%) |
| Глагол | 1728 (21.72%) |
| Местоимение-существительное | 552 (6.94%) |
| Местоименное прилагательное | 415 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 161 (2.02%) |
| Числительное (порядковое) | 28 (0.35%) |
| Наречие | 402 (5.05%) |
| Предикатив | 59 (0.74%) |
| Предлог | 1035 (13.01%) |
| Союз | 753 (9.46%) |
| Междометие | 184 (2.31%) |
| Вводное слово | 21 (0.26%) |
| Частица | 596 (7.49%) |
| Причастие | 106 (1.33%) |
| Деепричастие | 21 (0.26%) |
| Служебных слов: | 3577 (44.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.92 |
| . точка | 66.39 |
| - тире | 39.58 |
| ! восклицательный знак | 16.30 |
| ? вопросительный знак | 9.43 |
| ... многоточие | 5.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.69 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.49 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.98 |
| " кавычка | 26.32 |
| () скобки | 0.79 |
| : двоеточие | 2.16 |
| ; 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.
