| Длина текста, знаков: | 125828 |
| Слов в произведении (СВП): | 19906 |
| Приблизительно страниц: | 64 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.89 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 51 |
| СДП диалога, знаков: | 47.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3017 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2968 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 49 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 866.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 1929.79 | —> 11969-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5493 (27.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 14413 (72.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4123 (28.61%) |
| Прилагательное | 1508 (10.46%) |
| Глагол | 3387 (23.50%) |
| Местоимение-существительное | 2775 (19.25%) |
| Местоименное прилагательное | 1250 (8.67%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 185 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 34 (0.24%) |
| Наречие | 802 (5.56%) |
| Предикатив | 225 (1.56%) |
| Предлог | 1430 (9.92%) |
| Союз | 1924 (13.35%) |
| Междометие | 542 (3.76%) |
| Вводное слово | 87 (0.60%) |
| Частица | 1360 (9.44%) |
| Причастие | 171 (1.19%) |
| Деепричастие | 8 (0.06%) |
| Служебных слов: | 9380 (65.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.50 |
| . точка | 106.10 |
| - тире | 29.04 |
| ! восклицательный знак | 4.32 |
| ? вопросительный знак | 13.21 |
| ... многоточие | 4.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.41 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 30.14 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 4.22 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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.
