| Длина текста, знаков: | 516123 |
| Слов в произведении (СВП): | 75139 |
| Приблизительно страниц: | 252 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.48 |
| СДП диалога, знаков: | 52.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6950 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6715 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 235 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1017.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2235.86 | —> 11781-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19877 (26.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55262 (73.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14387 (26.03%) |
| Прилагательное | 5700 (10.31%) |
| Глагол | 14541 (26.31%) |
| Местоимение-существительное | 7881 (14.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3401 (6.15%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 617 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 97 (0.18%) |
| Наречие | 3997 (7.23%) |
| Предикатив | 700 (1.27%) |
| Предлог | 6360 (11.51%) |
| Союз | 6782 (12.27%) |
| Междометие | 1534 (2.78%) |
| Вводное слово | 249 (0.45%) |
| Частица | 6242 (11.30%) |
| Причастие | 758 (1.37%) |
| Деепричастие | 178 (0.32%) |
| Служебных слов: | 32649 (59.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.27 |
| . точка | 85.47 |
| - тире | 36.76 |
| ! восклицательный знак | 3.18 |
| ? вопросительный знак | 15.08 |
| ... многоточие | 3.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 9.17 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.68 |
| ; 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.
