| Длина текста, знаков: | 193400 |
| Слов в произведении (СВП): | 28430 |
| Приблизительно страниц: | 100 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.54 |
| СДП диалога, знаков: | 27.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4840 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4621 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 219 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2592.66 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6652 (23.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 21778 (76.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 6621 (30.40%) |
| Прилагательное | 2669 (12.26%) |
| Глагол | 5378 (24.69%) |
| Местоимение-существительное | 1943 (8.92%) |
| Местоименное прилагательное | 1077 (4.95%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 320 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 37 (0.17%) |
| Наречие | 1785 (8.20%) |
| Предикатив | 225 (1.03%) |
| Предлог | 2470 (11.34%) |
| Союз | 2624 (12.05%) |
| Междометие | 278 (1.28%) |
| Вводное слово | 80 (0.37%) |
| Частица | 1877 (8.62%) |
| Причастие | 437 (2.01%) |
| Деепричастие | 45 (0.21%) |
| Служебных слов: | 10395 (47.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 90.82 |
| . точка | 90.43 |
| - тире | 20.82 |
| ! восклицательный знак | 20.40 |
| ? вопросительный знак | 18.68 |
| ... многоточие | 12.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.48 |
| " кавычка | 5.17 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 21.00 |
| ; точка с запятой | 0.74 |
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.
