| Длина текста, знаков: | 683979 |
| Слов в произведении (СВП): | 97622 |
| Приблизительно страниц: | 349 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.34 |
| СДП диалога, знаков: | 48.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12125 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11571 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 554 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3048.46 | —> 3001-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23299 (23.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74323 (76.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24582 (33.07%) |
| Прилагательное | 8325 (11.20%) |
| Глагол | 17297 (23.27%) |
| Местоимение-существительное | 6795 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 4125 (5.55%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1052 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.24%) |
| Наречие | 4190 (5.64%) |
| Предикатив | 901 (1.21%) |
| Предлог | 9449 (12.71%) |
| Союз | 8524 (11.47%) |
| Междометие | 1728 (2.32%) |
| Вводное слово | 332 (0.45%) |
| Частица | 7060 (9.50%) |
| Причастие | 1194 (1.61%) |
| Деепричастие | 252 (0.34%) |
| Служебных слов: | 38277 (51.50%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.99 |
| . точка | 93.22 |
| - тире | 29.14 |
| ! восклицательный знак | 3.06 |
| ? вопросительный знак | 12.60 |
| ... многоточие | 2.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 4.67 |
| () скобки | 0.64 |
| : двоеточие | 0.60 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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.
