| Длина текста, знаков: | 73292 |
| Слов в произведении (СВП): | 10208 |
| Приблизительно страниц: | 36 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.64 |
| СДП диалога, знаков: | 42.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3171 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 2788 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 383 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1280.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3132.93 | —> 2137-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 2250 (22.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 7958 (77.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 2543 (31.96%) |
| Прилагательное | 818 (10.28%) |
| Глагол | 1602 (20.13%) |
| Местоимение-существительное | 695 (8.73%) |
| Местоименное прилагательное | 423 (5.32%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 143 (1.80%) |
| Числительное (порядковое) | 37 (0.46%) |
| Наречие | 479 (6.02%) |
| Предикатив | 74 (0.93%) |
| Предлог | 913 (11.47%) |
| Союз | 821 (10.32%) |
| Междометие | 143 (1.80%) |
| Вводное слово | 22 (0.28%) |
| Частица | 621 (7.80%) |
| Причастие | 158 (1.99%) |
| Деепричастие | 28 (0.35%) |
| Служебных слов: | 3666 (46.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 161.44 |
| . точка | 77.39 |
| - тире | 35.07 |
| ! восклицательный знак | 31.05 |
| ? вопросительный знак | 15.97 |
| ... многоточие | 16.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.67 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 23.02 |
| () скобки | 1.67 |
| : двоеточие | 6.37 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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.
