| Длина текста, знаков: | 135375 |
| Слов в произведении (СВП): | 20047 |
| Приблизительно страниц: | 69 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.31 |
| СДП диалога, знаков: | 47.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4118 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 3936 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 182 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1127.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2616.55 | —> 9161-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4828 (24.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 15219 (75.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4931 (32.40%) |
| Прилагательное | 1623 (10.66%) |
| Глагол | 3478 (22.85%) |
| Местоимение-существительное | 1554 (10.21%) |
| Местоименное прилагательное | 799 (5.25%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 268 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 52 (0.34%) |
| Наречие | 866 (5.69%) |
| Предикатив | 182 (1.20%) |
| Предлог | 1998 (13.13%) |
| Союз | 1734 (11.39%) |
| Междометие | 410 (2.69%) |
| Вводное слово | 92 (0.60%) |
| Частица | 1263 (8.30%) |
| Причастие | 362 (2.38%) |
| Деепричастие | 40 (0.26%) |
| Служебных слов: | 7898 (51.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.17 |
| . точка | 103.46 |
| - тире | 22.50 |
| ! восклицательный знак | 1.60 |
| ? вопросительный знак | 15.66 |
| ... многоточие | 1.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 11.42 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 9.73 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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.
