| Длина текста, знаков: | 602985 |
| Слов в произведении (СВП): | 82885 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.17 |
| СДП диалога, знаков: | 41.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10463 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9855 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 608 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1328.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3086.72 | —> 2604-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16279 (19.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66606 (80.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21531 (32.33%) |
| Прилагательное | 6906 (10.37%) |
| Глагол | 15029 (22.56%) |
| Местоимение-существительное | 5783 (8.68%) |
| Местоименное прилагательное | 2641 (3.97%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 998 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 350 (0.53%) |
| Наречие | 3392 (5.09%) |
| Предикатив | 577 (0.87%) |
| Предлог | 8812 (13.23%) |
| Союз | 5556 (8.34%) |
| Междометие | 1079 (1.62%) |
| Вводное слово | 161 (0.24%) |
| Частица | 4539 (6.81%) |
| Причастие | 1282 (1.92%) |
| Деепричастие | 187 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28770 (43.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.62 |
| . точка | 102.52 |
| - тире | 38.33 |
| ! восклицательный знак | 9.81 |
| ? вопросительный знак | 15.27 |
| ... многоточие | 7.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 20.17 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 2.69 |
| ; 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.
