| Длина текста, знаков: | 77479 |
| Слов в произведении (СВП): | 11504 |
| Приблизительно страниц: | 38 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55 |
| СДП диалога, знаков: | 37.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 2970 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2883 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 87 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2709.79 | —> 7884-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2484 (21.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 9020 (78.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 2660 (29.49%) |
| Прилагательное | 983 (10.90%) |
| Глагол | 2221 (24.62%) |
| Местоимение-существительное | 1314 (14.57%) |
| Местоименное прилагательное | 473 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 115 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 21 (0.23%) |
| Наречие | 426 (4.72%) |
| Предикатив | 95 (1.05%) |
| Предлог | 998 (11.06%) |
| Союз | 657 (7.28%) |
| Междометие | 188 (2.08%) |
| Вводное слово | 28 (0.31%) |
| Частица | 686 (7.61%) |
| Причастие | 208 (2.31%) |
| Деепричастие | 23 (0.25%) |
| Служебных слов: | 4370 (48.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.61 |
| . точка | 104.75 |
| - тире | 34.16 |
| ! восклицательный знак | 6.87 |
| ? вопросительный знак | 20.25 |
| ... многоточие | 11.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.78 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.78 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 20.25 |
| () скобки | 0.61 |
| : двоеточие | 9.56 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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.
