| Длина текста, знаков: | 281771 |
| Слов в произведении (СВП): | 40558 |
| Приблизительно страниц: | 148 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.85 |
| СДП диалога, знаков: | 61.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6683 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6198 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 485 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1237.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2894.42 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7317 (18.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 33241 (81.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12036 (36.21%) |
| Прилагательное | 3861 (11.62%) |
| Глагол | 6335 (19.06%) |
| Местоимение-существительное | 1985 (5.97%) |
| Местоименное прилагательное | 2002 (6.02%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 350 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 73 (0.22%) |
| Наречие | 1363 (4.10%) |
| Предикатив | 165 (0.50%) |
| Предлог | 4760 (14.32%) |
| Союз | 2509 (7.55%) |
| Междометие | 462 (1.39%) |
| Вводное слово | 57 (0.17%) |
| Частица | 1704 (5.13%) |
| Причастие | 609 (1.83%) |
| Деепричастие | 118 (0.35%) |
| Служебных слов: | 13603 (40.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.68 |
| . точка | 66.89 |
| - тире | 22.29 |
| ! восклицательный знак | 8.68 |
| ? вопросительный знак | 3.67 |
| ... многоточие | 0.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 3.85 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.41 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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.
