| Длина текста, знаков: | 565046 |
| Слов в произведении (СВП): | 76798 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.79 |
| СДП диалога, знаков: | 64.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7659 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7206 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 453 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1140.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2510.57 | —> 10368-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16393 (21.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60405 (78.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19374 (32.07%) |
| Прилагательное | 7336 (12.14%) |
| Глагол | 12953 (21.44%) |
| Местоимение-существительное | 4541 (7.52%) |
| Местоименное прилагательное | 4039 (6.69%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1297 (2.15%) |
| Числительное (порядковое) | 347 (0.57%) |
| Наречие | 3501 (5.80%) |
| Предикатив | 525 (0.87%) |
| Предлог | 7881 (13.05%) |
| Союз | 4990 (8.26%) |
| Междометие | 1196 (1.98%) |
| Вводное слово | 109 (0.18%) |
| Частица | 3452 (5.71%) |
| Причастие | 1647 (2.73%) |
| Деепричастие | 301 (0.50%) |
| Служебных слов: | 26518 (43.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.72 |
| . точка | 83.61 |
| - тире | 27.72 |
| ! восклицательный знак | 0.43 |
| ? вопросительный знак | 5.16 |
| ... многоточие | 0.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 22.76 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.55 |
| ; 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.
