| Длина текста, знаков: | 258927 |
| Слов в произведении (СВП): | 36233 |
| Приблизительно страниц: | 126 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.19 |
| СДП диалога, знаков: | 60.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 80.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4446 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4244 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 202 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 992.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2142.48 | —> 11906-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 8325 (22.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27908 (77.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8366 (29.98%) |
| Прилагательное | 2327 (8.34%) |
| Глагол | 6683 (23.95%) |
| Местоимение-существительное | 3685 (13.20%) |
| Местоименное прилагательное | 1786 (6.40%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 472 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 79 (0.28%) |
| Наречие | 1392 (4.99%) |
| Предикатив | 378 (1.35%) |
| Предлог | 3368 (12.07%) |
| Союз | 2842 (10.18%) |
| Междометие | 586 (2.10%) |
| Вводное слово | 121 (0.43%) |
| Частица | 1959 (7.02%) |
| Причастие | 542 (1.94%) |
| Деепричастие | 41 (0.15%) |
| Служебных слов: | 14395 (51.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.53 |
| . точка | 83.38 |
| - тире | 40.93 |
| ! восклицательный знак | 4.53 |
| ? вопросительный знак | 16.97 |
| ... многоточие | 7.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 3.67 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.23 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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.
