| Длина текста, знаков: | 274504 |
| Слов в произведении (СВП): | 40536 |
| Приблизительно страниц: | 140 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.72 |
| СДП диалога, знаков: | 58.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5117 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4997 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 120 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1031.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2282.63 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9196 (22.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 31340 (77.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9569 (30.53%) |
| Прилагательное | 3404 (10.86%) |
| Глагол | 6963 (22.22%) |
| Местоимение-существительное | 3515 (11.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2162 (6.90%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 387 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 38 (0.12%) |
| Наречие | 1843 (5.88%) |
| Предикатив | 306 (0.98%) |
| Предлог | 3703 (11.82%) |
| Союз | 3000 (9.57%) |
| Междометие | 658 (2.10%) |
| Вводное слово | 104 (0.33%) |
| Частица | 2489 (7.94%) |
| Причастие | 548 (1.75%) |
| Деепричастие | 79 (0.25%) |
| Служебных слов: | 15715 (50.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.66 |
| . точка | 79.61 |
| - тире | 26.12 |
| ! восклицательный знак | 4.54 |
| ? вопросительный знак | 8.31 |
| ... многоточие | 1.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 2.17 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 4.12 |
| ; 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.
