| Длина текста, знаков: | 656927 |
| Слов в произведении (СВП): | 87851 |
| Приблизительно страниц: | 354 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 95.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 138.83 |
| СДП диалога, знаков: | 57.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10798 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10303 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 495 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1379.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3194.93 | —> 1623-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16114 (18.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71737 (81.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24935 (34.76%) |
| Прилагательное | 11152 (15.55%) |
| Глагол | 14844 (20.69%) |
| Местоимение-существительное | 4980 (6.94%) |
| Местоименное прилагательное | 3534 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 926 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.24%) |
| Наречие | 3396 (4.73%) |
| Предикатив | 437 (0.61%) |
| Предлог | 8591 (11.98%) |
| Союз | 4448 (6.20%) |
| Междометие | 1024 (1.43%) |
| Вводное слово | 139 (0.19%) |
| Частица | 3758 (5.24%) |
| Причастие | 2936 (4.09%) |
| Деепричастие | 308 (0.43%) |
| Служебных слов: | 26790 (37.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.26 |
| . точка | 59.94 |
| - тире | 21.88 |
| ! восклицательный знак | 0.59 |
| ? вопросительный знак | 7.84 |
| ... многоточие | 11.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.49 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.36 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 11.18 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 4.33 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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.
