| Длина текста, знаков: | 629605 |
| Слов в произведении (СВП): | 88426 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.91 |
| СДП диалога, знаков: | 52.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10535 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9806 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 729 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1255.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2939.76 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20061 (22.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68365 (77.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21895 (32.03%) |
| Прилагательное | 7753 (11.34%) |
| Глагол | 17163 (25.11%) |
| Местоимение-существительное | 6745 (9.87%) |
| Местоименное прилагательное | 3440 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 682 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.23%) |
| Наречие | 4138 (6.05%) |
| Предикатив | 742 (1.09%) |
| Предлог | 8695 (12.72%) |
| Союз | 7415 (10.85%) |
| Междометие | 1275 (1.86%) |
| Вводное слово | 171 (0.25%) |
| Частица | 5368 (7.85%) |
| Причастие | 1349 (1.97%) |
| Деепричастие | 222 (0.32%) |
| Служебных слов: | 33335 (48.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.33 |
| . точка | 75.15 |
| - тире | 27.29 |
| ! восклицательный знак | 10.75 |
| ? вопросительный знак | 15.56 |
| ... многоточие | 2.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 5.10 |
| () скобки | 0.78 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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.
