| Длина текста, знаков: | 585171 |
| Слов в произведении (СВП): | 82818 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.23 |
| СДП диалога, знаков: | 44.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8713 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8153 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 560 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2685.72 | —> 8250-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21156 (25.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61662 (74.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20532 (33.30%) |
| Прилагательное | 6969 (11.30%) |
| Глагол | 13512 (21.91%) |
| Местоимение-существительное | 5626 (9.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3465 (5.62%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1244 (2.02%) |
| Числительное (порядковое) | 287 (0.47%) |
| Наречие | 3556 (5.77%) |
| Предикатив | 676 (1.10%) |
| Предлог | 8038 (13.04%) |
| Союз | 7087 (11.49%) |
| Междометие | 1539 (2.50%) |
| Вводное слово | 226 (0.37%) |
| Частица | 6399 (10.38%) |
| Причастие | 1327 (2.15%) |
| Деепричастие | 231 (0.37%) |
| Служебных слов: | 32631 (52.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.83 |
| . точка | 110.53 |
| - тире | 19.85 |
| ! восклицательный знак | 2.02 |
| ? вопросительный знак | 10.19 |
| ... многоточие | 1.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 10.26 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.41 |
| ; 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.
