| Длина текста, знаков: | 129567 |
| Слов в произведении (СВП): | 18423 |
| Приблизительно страниц: | 66 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.78 |
| СДП диалога, знаков: | 50.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5295 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5048 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 247 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1417.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3473.61 | —> 379-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3946 (21.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 14477 (78.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4924 (34.01%) |
| Прилагательное | 1858 (12.83%) |
| Глагол | 3321 (22.94%) |
| Местоимение-существительное | 1265 (8.74%) |
| Местоименное прилагательное | 681 (4.70%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 171 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 50 (0.35%) |
| Наречие | 812 (5.61%) |
| Предикатив | 159 (1.10%) |
| Предлог | 1749 (12.08%) |
| Союз | 1429 (9.87%) |
| Междометие | 246 (1.70%) |
| Вводное слово | 43 (0.30%) |
| Частица | 987 (6.82%) |
| Причастие | 343 (2.37%) |
| Деепричастие | 62 (0.43%) |
| Служебных слов: | 6464 (44.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.64 |
| . точка | 71.87 |
| - тире | 35.72 |
| ! восклицательный знак | 3.58 |
| ? вопросительный знак | 14.49 |
| ... многоточие | 14.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 6.95 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.82 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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.
