| Длина текста, знаков: | 558890 |
| Слов в произведении (СВП): | 78097 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.78 |
| СДП диалога, знаков: | 41.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10656 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10023 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 633 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1383.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3270.13 | —> 1168-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15547 (19.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62550 (80.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19222 (30.73%) |
| Прилагательное | 7010 (11.21%) |
| Глагол | 14640 (23.41%) |
| Местоимение-существительное | 5402 (8.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2894 (4.63%) |
| Местоимение-предикатив | 27 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 875 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 143 (0.23%) |
| Наречие | 3344 (5.35%) |
| Предикатив | 514 (0.82%) |
| Предлог | 8117 (12.98%) |
| Союз | 4896 (7.83%) |
| Междометие | 1163 (1.86%) |
| Вводное слово | 132 (0.21%) |
| Частица | 4212 (6.73%) |
| Причастие | 1625 (2.60%) |
| Деепричастие | 192 (0.31%) |
| Служебных слов: | 27035 (43.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.55 |
| . точка | 98.98 |
| - тире | 28.95 |
| ! восклицательный знак | 11.75 |
| ? вопросительный знак | 11.40 |
| ... многоточие | 6.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 8.22 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 2.55 |
| ; 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.
