| Длина текста, знаков: | 558827 |
| Слов в произведении (СВП): | 83329 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.27 |
| СДП диалога, знаков: | 50.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7240 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6966 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 274 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1024.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2241.71 | —> 11761-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23079 (27.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60250 (72.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16071 (26.67%) |
| Прилагательное | 5914 (9.82%) |
| Глагол | 17475 (29.00%) |
| Местоимение-существительное | 8206 (13.62%) |
| Местоименное прилагательное | 4246 (7.05%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 960 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 112 (0.19%) |
| Наречие | 5220 (8.66%) |
| Предикатив | 997 (1.65%) |
| Предлог | 7301 (12.12%) |
| Союз | 6770 (11.24%) |
| Междометие | 1332 (2.21%) |
| Вводное слово | 315 (0.52%) |
| Частица | 6103 (10.13%) |
| Причастие | 910 (1.51%) |
| Деепричастие | 289 (0.48%) |
| Служебных слов: | 34571 (57.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.11 |
| . точка | 95.12 |
| - тире | 24.53 |
| ! восклицательный знак | 0.58 |
| ? вопросительный знак | 12.26 |
| ... многоточие | 0.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 12.31 |
| () скобки | 0.70 |
| : двоеточие | 0.65 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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.
