| Длина текста, знаков: | 327903 |
| Слов в произведении (СВП): | 46309 |
| Приблизительно страниц: | 168 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.83 |
| СДП диалога, знаков: | 37.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6376 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5908 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 468 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1134.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2552.13 | —> 9918-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9327 (20.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 36982 (79.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10918 (29.52%) |
| Прилагательное | 4053 (10.96%) |
| Глагол | 9557 (25.84%) |
| Местоимение-существительное | 3434 (9.29%) |
| Местоименное прилагательное | 1786 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 427 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 93 (0.25%) |
| Наречие | 1953 (5.28%) |
| Предикатив | 341 (0.92%) |
| Предлог | 4206 (11.37%) |
| Союз | 3298 (8.92%) |
| Междометие | 706 (1.91%) |
| Вводное слово | 103 (0.28%) |
| Частица | 2495 (6.75%) |
| Причастие | 676 (1.83%) |
| Деепричастие | 86 (0.23%) |
| Служебных слов: | 16119 (43.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.78 |
| . точка | 89.90 |
| - тире | 37.03 |
| ! восклицательный знак | 30.15 |
| ? вопросительный знак | 12.63 |
| ... многоточие | 2.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 6.56 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 3.46 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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.
