| Длина текста, знаков: | 408449 |
| Слов в произведении (СВП): | 59066 |
| Приблизительно страниц: | 206 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.47 |
| СДП диалога, знаков: | 47.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8384 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7892 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 492 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1217.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2848.91 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13833 (23.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 45233 (76.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14292 (31.60%) |
| Прилагательное | 4836 (10.69%) |
| Глагол | 11236 (24.84%) |
| Местоимение-существительное | 5120 (11.32%) |
| Местоименное прилагательное | 2629 (5.81%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 742 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.29%) |
| Наречие | 2594 (5.73%) |
| Предикатив | 510 (1.13%) |
| Предлог | 5781 (12.78%) |
| Союз | 4311 (9.53%) |
| Междометие | 960 (2.12%) |
| Вводное слово | 151 (0.33%) |
| Частица | 3440 (7.61%) |
| Причастие | 905 (2.00%) |
| Деепричастие | 111 (0.25%) |
| Служебных слов: | 22504 (49.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.60 |
| . точка | 91.37 |
| - тире | 30.93 |
| ! восклицательный знак | 4.98 |
| ? вопросительный знак | 8.82 |
| ... многоточие | 4.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.08 |
| " кавычка | 14.73 |
| () скобки | 0.74 |
| : двоеточие | 6.45 |
| ; точка с запятой | 0.56 |
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.
