| Длина текста, знаков: | 652901 |
| Слов в произведении (СВП): | 95158 |
| Приблизительно страниц: | 344 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.12 |
| СДП диалога, знаков: | 37.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10413 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9799 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 614 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1271.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2890.50 | —> 5102-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21410 (22.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73748 (77.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24548 (33.29%) |
| Прилагательное | 8554 (11.60%) |
| Глагол | 17278 (23.43%) |
| Местоимение-существительное | 5717 (7.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3904 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1248 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 230 (0.31%) |
| Наречие | 4795 (6.50%) |
| Предикатив | 658 (0.89%) |
| Предлог | 9276 (12.58%) |
| Союз | 7024 (9.52%) |
| Междометие | 1436 (1.95%) |
| Вводное слово | 243 (0.33%) |
| Частица | 5089 (6.90%) |
| Причастие | 1768 (2.40%) |
| Деепричастие | 308 (0.42%) |
| Служебных слов: | 33010 (44.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.87 |
| . точка | 84.65 |
| - тире | 19.96 |
| ! восклицательный знак | 14.33 |
| ? вопросительный знак | 13.59 |
| ... многоточие | 17.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.43 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.51 |
| " кавычка | 2.50 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 12.66 |
| ; 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.
Внимание! Это произведение писал не один автор, а два, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Виктории Гетто пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.
