| Длина текста, знаков: | 472530 |
| Слов в произведении (СВП): | 72383 |
| Приблизительно страниц: | 240 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.01 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.01 |
| СДП диалога, знаков: | 40.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7823 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7483 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 340 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1074.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2420.72 | —> 11115-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20507 (28.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51876 (71.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14176 (27.33%) |
| Прилагательное | 5001 (9.64%) |
| Глагол | 12957 (24.98%) |
| Местоимение-существительное | 6374 (12.29%) |
| Местоименное прилагательное | 4114 (7.93%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 861 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.24%) |
| Наречие | 4311 (8.31%) |
| Предикатив | 1095 (2.11%) |
| Предлог | 6788 (13.08%) |
| Союз | 6813 (13.13%) |
| Междометие | 1296 (2.50%) |
| Вводное слово | 316 (0.61%) |
| Частица | 6436 (12.41%) |
| Причастие | 588 (1.13%) |
| Деепричастие | 245 (0.47%) |
| Служебных слов: | 32395 (62.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.53 |
| . точка | 95.64 |
| - тире | 28.72 |
| ! восклицательный знак | 7.34 |
| ? вопросительный знак | 16.83 |
| ... многоточие | 1.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.13 |
| " кавычка | 5.17 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 7.83 |
| ; 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.
