| Длина текста, знаков: | 532837 |
| Слов в произведении (СВП): | 78625 |
| Приблизительно страниц: | 277 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.15 |
| СДП диалога, знаков: | 53.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10957 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10350 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 607 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1279.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3041.89 | —> 3073-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19093 (24.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59532 (75.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19608 (32.94%) |
| Прилагательное | 7243 (12.17%) |
| Глагол | 13534 (22.73%) |
| Местоимение-существительное | 5372 (9.02%) |
| Местоименное прилагательное | 3140 (5.27%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 849 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.30%) |
| Наречие | 3897 (6.55%) |
| Предикатив | 489 (0.82%) |
| Предлог | 8089 (13.59%) |
| Союз | 6365 (10.69%) |
| Междометие | 1508 (2.53%) |
| Вводное слово | 207 (0.35%) |
| Частица | 5240 (8.80%) |
| Причастие | 1260 (2.12%) |
| Деепричастие | 207 (0.35%) |
| Служебных слов: | 30143 (50.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.61 |
| . точка | 78.08 |
| - тире | 16.51 |
| ! восклицательный знак | 2.03 |
| ? вопросительный знак | 6.35 |
| ... многоточие | 1.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 3.41 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.00 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
