| Длина текста, знаков: | 98483 |
| Слов в произведении (СВП): | 14842 |
| Приблизительно страниц: | 50 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.95 |
| СДП диалога, знаков: | 37.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3727 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3552 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 175 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1204.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2841.98 | —> 5789-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3011 (20.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 11831 (79.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3941 (33.31%) |
| Прилагательное | 1238 (10.46%) |
| Глагол | 2833 (23.95%) |
| Местоимение-существительное | 1162 (9.82%) |
| Местоименное прилагательное | 503 (4.25%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 128 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 54 (0.46%) |
| Наречие | 686 (5.80%) |
| Предикатив | 85 (0.72%) |
| Предлог | 1548 (13.08%) |
| Союз | 1107 (9.36%) |
| Междометие | 216 (1.83%) |
| Вводное слово | 47 (0.40%) |
| Частица | 787 (6.65%) |
| Причастие | 140 (1.18%) |
| Деепричастие | 28 (0.24%) |
| Служебных слов: | 5401 (45.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.99 |
| . точка | 100.39 |
| - тире | 30.45 |
| ! восклицательный знак | 2.83 |
| ? вопросительный знак | 10.31 |
| ... многоточие | 3.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 12.33 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 6.87 |
| ; точка с запятой | 1.75 |
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.
