| Длина текста, знаков: | 427019 |
| Слов в произведении (СВП): | 65526 |
| Приблизительно страниц: | 226 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.11 |
| СДП диалога, знаков: | 42.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6991 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6792 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 199 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1058.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2335.07 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14753 (22.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 50773 (77.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15945 (31.40%) |
| Прилагательное | 4933 (9.72%) |
| Глагол | 13209 (26.02%) |
| Местоимение-существительное | 5505 (10.84%) |
| Местоименное прилагательное | 2758 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1009 (1.99%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.27%) |
| Наречие | 3348 (6.59%) |
| Предикатив | 425 (0.84%) |
| Предлог | 6539 (12.88%) |
| Союз | 4949 (9.75%) |
| Междометие | 947 (1.87%) |
| Вводное слово | 178 (0.35%) |
| Частица | 4108 (8.09%) |
| Причастие | 783 (1.54%) |
| Деепричастие | 93 (0.18%) |
| Служебных слов: | 25081 (49.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.14 |
| . точка | 76.03 |
| - тире | 10.88 |
| ! восклицательный знак | 0.76 |
| ? вопросительный знак | 6.32 |
| ... многоточие | 1.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 4.75 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.91 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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.
