| Длина текста, знаков: | 585158 |
| Слов в произведении (СВП): | 88515 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.05 |
| СДП диалога, знаков: | 33.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10283 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9552 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 731 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1275.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2943.35 | —> 4357-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20502 (23.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68013 (76.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23568 (34.65%) |
| Прилагательное | 7962 (11.71%) |
| Глагол | 16146 (23.74%) |
| Местоимение-существительное | 4672 (6.87%) |
| Местоименное прилагательное | 3775 (5.55%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1143 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 230 (0.34%) |
| Наречие | 4138 (6.08%) |
| Предикатив | 661 (0.97%) |
| Предлог | 8662 (12.74%) |
| Союз | 7375 (10.84%) |
| Междометие | 1310 (1.93%) |
| Вводное слово | 260 (0.38%) |
| Частица | 4694 (6.90%) |
| Причастие | 1660 (2.44%) |
| Деепричастие | 247 (0.36%) |
| Служебных слов: | 31006 (45.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.70 |
| . точка | 85.40 |
| - тире | 18.08 |
| ! восклицательный знак | 8.95 |
| ? вопросительный знак | 9.87 |
| ... многоточие | 14.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.77 |
| " кавычка | 0.51 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 9.00 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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.
Внимание! Это произведение писал не один автор, а два, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Виктории Гетто пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.