| Длина текста, знаков: | 149557 |
| Слов в произведении (СВП): | 22939 |
| Приблизительно страниц: | 77 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.81 |
| СДП диалога, знаков: | 44.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 4906 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 4197 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 709 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2856.70 | —> 5565-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 5843 (25.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 17096 (74.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 5170 (30.24%) |
| Прилагательное | 1794 (10.49%) |
| Глагол | 4157 (24.32%) |
| Местоимение-существительное | 1766 (10.33%) |
| Местоименное прилагательное | 927 (5.42%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 209 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 63 (0.37%) |
| Наречие | 1062 (6.21%) |
| Предикатив | 213 (1.25%) |
| Предлог | 1912 (11.18%) |
| Союз | 2222 (13.00%) |
| Междометие | 439 (2.57%) |
| Вводное слово | 107 (0.63%) |
| Частица | 1570 (9.18%) |
| Причастие | 235 (1.37%) |
| Деепричастие | 42 (0.25%) |
| Служебных слов: | 8988 (52.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.01 |
| . точка | 89.67 |
| - тире | 20.75 |
| ! восклицательный знак | 2.18 |
| ? вопросительный знак | 13.12 |
| ... многоточие | 11.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 9.55 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 10.07 |
| ; 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.
