| Длина текста, знаков: | 723738 |
| Слов в произведении (СВП): | 105200 |
| Приблизительно страниц: | 369 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.69 |
| СДП диалога, знаков: | 44.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10602 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9814 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 788 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1165.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2698.58 | —> 8051-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
| Удельный АСЗ на 100000 слов текста: | 10360.50 | |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24954 (23.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 80246 (76.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24741 (30.83%) |
| Прилагательное | 8292 (10.33%) |
| Глагол | 20013 (24.94%) |
| Местоимение-существительное | 8264 (10.30%) |
| Местоименное прилагательное | 5347 (6.66%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1345 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 218 (0.27%) |
| Наречие | 4875 (6.08%) |
| Предикатив | 928 (1.16%) |
| Предлог | 9508 (11.85%) |
| Союз | 7870 (9.81%) |
| Междометие | 1570 (1.96%) |
| Вводное слово | 328 (0.41%) |
| Частица | 7113 (8.86%) |
| Причастие | 1504 (1.87%) |
| Деепричастие | 226 (0.28%) |
| Служебных слов: | 40241 (50.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.23 |
| . точка | 86.72 |
| - тире | 35.82 |
| ! восклицательный знак | 4.93 |
| ? вопросительный знак | 12.49 |
| ... многоточие | 21.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.80 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.27 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.04 |
| " кавычка | 10.41 |
| () скобки | 0.84 |
| : двоеточие | 3.60 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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.
