| Длина текста, знаков: | 244625 |
| Слов в произведении (СВП): | 34625 |
| Приблизительно страниц: | 129 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.64 |
| СДП диалога, знаков: | 59.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6445 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6110 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 335 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1269.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2990.90 | —> 3707-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7014 (20.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27611 (79.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8744 (31.67%) |
| Прилагательное | 3523 (12.76%) |
| Глагол | 5934 (21.49%) |
| Местоимение-существительное | 2713 (9.83%) |
| Местоименное прилагательное | 1612 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 458 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.39%) |
| Наречие | 1275 (4.62%) |
| Предикатив | 256 (0.93%) |
| Предлог | 3263 (11.82%) |
| Союз | 2521 (9.13%) |
| Междометие | 523 (1.89%) |
| Вводное слово | 54 (0.20%) |
| Частица | 1957 (7.09%) |
| Причастие | 649 (2.35%) |
| Деепричастие | 39 (0.14%) |
| Служебных слов: | 12686 (45.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.81 |
| . точка | 69.05 |
| - тире | 23.28 |
| ! восклицательный знак | 5.60 |
| ? вопросительный знак | 5.72 |
| ... многоточие | 1.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 11.21 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 8.52 |
| ; точка с запятой | 0.46 |
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.
