| Длина текста, знаков: | 100920 |
| Слов в произведении (СВП): | 15000 |
| Приблизительно страниц: | 53 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.21 |
| СДП диалога, знаков: | 40.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4266 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4060 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 206 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1363.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3268.31 | —> 1174-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 3448 (22.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 11552 (77.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 3986 (34.50%) |
| Прилагательное | 1379 (11.94%) |
| Глагол | 2544 (22.02%) |
| Местоимение-существительное | 1228 (10.63%) |
| Местоименное прилагательное | 639 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 216 (1.87%) |
| Числительное (порядковое) | 38 (0.33%) |
| Наречие | 604 (5.23%) |
| Предикатив | 95 (0.82%) |
| Предлог | 1503 (13.01%) |
| Союз | 1014 (8.78%) |
| Междометие | 245 (2.12%) |
| Вводное слово | 66 (0.57%) |
| Частица | 872 (7.55%) |
| Причастие | 207 (1.79%) |
| Деепричастие | 42 (0.36%) |
| Служебных слов: | 5611 (48.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.20 |
| . точка | 76.73 |
| - тире | 12.60 |
| ! восклицательный знак | 11.20 |
| ? вопросительный знак | 12.20 |
| ... многоточие | 18.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 15.40 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 8.67 |
| ; точка с запятой | 0.73 |
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.
