| Длина текста, знаков: | 132746 |
| Слов в произведении (СВП): | 19065 |
| Приблизительно страниц: | 66 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.81 |
| СДП диалога, знаков: | 74.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4237 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4054 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 183 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2730.06 | —> 7560-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 4655 (24.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 14410 (75.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 4380 (30.40%) |
| Прилагательное | 1522 (10.56%) |
| Глагол | 3227 (22.39%) |
| Местоимение-существительное | 1731 (12.01%) |
| Местоименное прилагательное | 1067 (7.40%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 177 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 25 (0.17%) |
| Наречие | 1010 (7.01%) |
| Предикатив | 154 (1.07%) |
| Предлог | 1855 (12.87%) |
| Союз | 1525 (10.58%) |
| Междометие | 285 (1.98%) |
| Вводное слово | 79 (0.55%) |
| Частица | 1135 (7.88%) |
| Причастие | 328 (2.28%) |
| Деепричастие | 48 (0.33%) |
| Служебных слов: | 7727 (53.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.95 |
| . точка | 54.50 |
| - тире | 34.62 |
| ! восклицательный знак | 2.05 |
| ? вопросительный знак | 6.92 |
| ... многоточие | 51.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.89 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.52 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 4.20 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 2.15 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
