| Длина текста, знаков: | 201036 |
| Слов в произведении (СВП): | 28955 |
| Приблизительно страниц: | 107 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.76 |
| СДП диалога, знаков: | 43.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6155 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5919 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 236 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1362.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3099.84 | —> 2460-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5721 (19.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 23234 (80.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 7558 (32.53%) |
| Прилагательное | 3128 (13.46%) |
| Глагол | 5020 (21.61%) |
| Местоимение-существительное | 1781 (7.67%) |
| Местоименное прилагательное | 1360 (5.85%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 329 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 41 (0.18%) |
| Наречие | 1287 (5.54%) |
| Предикатив | 165 (0.71%) |
| Предлог | 2873 (12.37%) |
| Союз | 2052 (8.83%) |
| Междометие | 364 (1.57%) |
| Вводное слово | 52 (0.22%) |
| Частица | 1383 (5.95%) |
| Причастие | 782 (3.37%) |
| Деепричастие | 90 (0.39%) |
| Служебных слов: | 9958 (42.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.15 |
| . точка | 78.98 |
| - тире | 13.05 |
| ! восклицательный знак | 5.84 |
| ? вопросительный знак | 4.56 |
| ... многоточие | 0.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.21 |
| " кавычка | 3.21 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 5.73 |
| ; точка с запятой | 0.35 |
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.
