| Длина текста, знаков: | 406686 |
| Слов в произведении (СВП): | 56868 |
| Приблизительно страниц: | 214 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.61 |
| СДП диалога, знаков: | 52.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8093 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7347 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 746 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1318.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2944.17 | —> 4342-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13930 (24.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42938 (75.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 13884 (32.34%) |
| Прилагательное | 5942 (13.84%) |
| Глагол | 9611 (22.38%) |
| Местоимение-существительное | 2397 (5.58%) |
| Местоименное прилагательное | 2033 (4.73%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 815 (1.90%) |
| Числительное (порядковое) | 266 (0.62%) |
| Наречие | 3175 (7.39%) |
| Предикатив | 539 (1.26%) |
| Предлог | 5414 (12.61%) |
| Союз | 4720 (10.99%) |
| Междометие | 657 (1.53%) |
| Вводное слово | 180 (0.42%) |
| Частица | 4110 (9.57%) |
| Причастие | 1234 (2.87%) |
| Деепричастие | 264 (0.61%) |
| Служебных слов: | 19788 (46.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.36 |
| . точка | 66.61 |
| - тире | 26.01 |
| ! восклицательный знак | 7.12 |
| ? вопросительный знак | 10.83 |
| ... многоточие | 5.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.02 |
| " кавычка | 9.60 |
| () скобки | 0.98 |
| : двоеточие | 6.89 |
| ; точка с запятой | 0.51 |
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.
