| Длина текста, знаков: | 421504 |
| Слов в произведении (СВП): | 58100 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.99 |
| СДП диалога, знаков: | 39.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13171 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11812 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1359 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1614.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 4131.15 | —> 5-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11460 (19.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 46640 (80.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15790 (33.86%) |
| Прилагательное | 6098 (13.07%) |
| Глагол | 10968 (23.52%) |
| Местоимение-существительное | 3421 (7.33%) |
| Местоименное прилагательное | 1466 (3.14%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 486 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.37%) |
| Наречие | 2066 (4.43%) |
| Предикатив | 326 (0.70%) |
| Предлог | 5346 (11.46%) |
| Союз | 4337 (9.30%) |
| Междометие | 698 (1.50%) |
| Вводное слово | 93 (0.20%) |
| Частица | 3011 (6.46%) |
| Причастие | 963 (2.06%) |
| Деепричастие | 305 (0.65%) |
| Служебных слов: | 18685 (40.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.18 |
| . точка | 75.89 |
| - тире | 52.44 |
| ! восклицательный знак | 27.69 |
| ? вопросительный знак | 12.22 |
| ... многоточие | 19.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
| " кавычка | 31.76 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 4.41 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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.
