| Длина текста, знаков: | 139896 |
| Слов в произведении (СВП): | 19930 |
| Приблизительно страниц: | 69 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.99 |
| СДП диалога, знаков: | 30.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4459 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4105 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 354 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1270.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2883.56 | —> 5202-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4132 (20.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 15798 (79.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4837 (30.62%) |
| Прилагательное | 1657 (10.49%) |
| Глагол | 3717 (23.53%) |
| Местоимение-существительное | 1505 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 586 (3.71%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 185 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 22 (0.14%) |
| Наречие | 773 (4.89%) |
| Предикатив | 174 (1.10%) |
| Предлог | 1812 (11.47%) |
| Союз | 1459 (9.24%) |
| Междометие | 314 (1.99%) |
| Вводное слово | 59 (0.37%) |
| Частица | 1030 (6.52%) |
| Причастие | 281 (1.78%) |
| Деепричастие | 47 (0.30%) |
| Служебных слов: | 6816 (43.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.37 |
| . точка | 123.88 |
| - тире | 39.74 |
| ! восклицательный знак | 14.65 |
| ? вопросительный знак | 18.46 |
| ... многоточие | 7.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 1.71 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 2.56 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
