| Длина текста, знаков: | 103166 |
| Слов в произведении (СВП): | 14929 |
| Приблизительно страниц: | 53 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.04 |
| СДП диалога, знаков: | 56.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 3709 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3531 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 178 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1252.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2896.01 | —> 5027-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3349 (22.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 11580 (77.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3359 (29.01%) |
| Прилагательное | 1163 (10.04%) |
| Глагол | 2660 (22.97%) |
| Местоимение-существительное | 1337 (11.55%) |
| Местоименное прилагательное | 779 (6.73%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 165 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 31 (0.27%) |
| Наречие | 690 (5.96%) |
| Предикатив | 124 (1.07%) |
| Предлог | 1606 (13.87%) |
| Союз | 994 (8.58%) |
| Междометие | 236 (2.04%) |
| Вводное слово | 38 (0.33%) |
| Частица | 870 (7.51%) |
| Причастие | 202 (1.74%) |
| Деепричастие | 32 (0.28%) |
| Служебных слов: | 5893 (50.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.55 |
| . точка | 66.38 |
| - тире | 25.59 |
| ! восклицательный знак | 10.45 |
| ? вопросительный знак | 9.44 |
| ... многоточие | 12.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.80 |
| " кавычка | 13.40 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 5.29 |
| ; точка с запятой | 0.67 |
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.
