| Длина текста, знаков: | 183543 |
| Слов в произведении (СВП): | 25585 |
| Приблизительно страниц: | 91 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.12 |
| СДП диалога, знаков: | 42.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4353 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4207 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 146 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1123.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2443.46 | —> 10964-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5690 (22.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 19895 (77.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 5931 (29.81%) |
| Прилагательное | 2083 (10.47%) |
| Глагол | 5179 (26.03%) |
| Местоимение-существительное | 1923 (9.67%) |
| Местоименное прилагательное | 1135 (5.70%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 290 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 27 (0.14%) |
| Наречие | 1328 (6.68%) |
| Предикатив | 241 (1.21%) |
| Предлог | 2444 (12.28%) |
| Союз | 1755 (8.82%) |
| Междометие | 395 (1.99%) |
| Вводное слово | 106 (0.53%) |
| Частица | 1429 (7.18%) |
| Причастие | 353 (1.77%) |
| Деепричастие | 42 (0.21%) |
| Служебных слов: | 9230 (46.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.92 |
| . точка | 100.72 |
| - тире | 37.52 |
| ! восклицательный знак | 7.11 |
| ? вопросительный знак | 18.45 |
| ... многоточие | 13.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.66 |
| " кавычка | 15.91 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.32 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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.
