| Длина текста, знаков: | 453017 |
| Слов в произведении (СВП): | 65569 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.51 |
| СДП диалога, знаков: | 47.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8525 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8036 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 489 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1211.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2820.66 | —> 6119-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13140 (20.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52429 (79.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18588 (35.45%) |
| Прилагательное | 5567 (10.62%) |
| Глагол | 11759 (22.43%) |
| Местоимение-существительное | 4544 (8.67%) |
| Местоименное прилагательное | 2768 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 696 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.30%) |
| Наречие | 2102 (4.01%) |
| Предикатив | 370 (0.71%) |
| Предлог | 7239 (13.81%) |
| Союз | 4054 (7.73%) |
| Междометие | 987 (1.88%) |
| Вводное слово | 81 (0.15%) |
| Частица | 3340 (6.37%) |
| Причастие | 1145 (2.18%) |
| Деепричастие | 109 (0.21%) |
| Служебных слов: | 23130 (44.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 87.71 |
| . точка | 98.54 |
| - тире | 8.37 |
| ! восклицательный знак | 0.61 |
| ? вопросительный знак | 3.77 |
| ... многоточие | 0.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 14.31 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 0.70 |
| ; 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.
