| Длина текста, знаков: | 190076 |
| Слов в произведении (СВП): | 28182 |
| Приблизительно страниц: | 97 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.83 |
| СДП диалога, знаков: | 33.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5560 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5142 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 418 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1269.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2889.56 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6019 (21.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 22163 (78.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7387 (33.33%) |
| Прилагательное | 2770 (12.50%) |
| Глагол | 5528 (24.94%) |
| Местоимение-существительное | 2272 (10.25%) |
| Местоименное прилагательное | 990 (4.47%) |
| Местоимение-предикатив | 0 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 224 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 35 (0.16%) |
| Наречие | 1235 (5.57%) |
| Предикатив | 180 (0.81%) |
| Предлог | 2342 (10.57%) |
| Союз | 2314 (10.44%) |
| Междометие | 393 (1.77%) |
| Вводное слово | 51 (0.23%) |
| Частица | 1206 (5.44%) |
| Причастие | 375 (1.69%) |
| Деепричастие | 165 (0.74%) |
| Служебных слов: | 9733 (43.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 160.95 |
| . точка | 44.99 |
| - тире | 45.99 |
| ! восклицательный знак | 33.21 |
| ? вопросительный знак | 15.05 |
| ... многоточие | 7.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 6.60 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 16.36 |
| ; точка с запятой | 2.95 |
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.
