| Длина текста, знаков: | 558584 |
| Слов в произведении (СВП): | 80211 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.59 |
| СДП диалога, знаков: | 35.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10572 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10032 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 540 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1261.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3017.19 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18527 (23.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61684 (76.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19534 (31.67%) |
| Прилагательное | 7041 (11.41%) |
| Глагол | 15530 (25.18%) |
| Местоимение-существительное | 7347 (11.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3200 (5.19%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 724 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.22%) |
| Наречие | 3402 (5.52%) |
| Предикатив | 594 (0.96%) |
| Предлог | 7833 (12.70%) |
| Союз | 5501 (8.92%) |
| Междометие | 1286 (2.08%) |
| Вводное слово | 217 (0.35%) |
| Частица | 5605 (9.09%) |
| Причастие | 902 (1.46%) |
| Деепричастие | 179 (0.29%) |
| Служебных слов: | 31183 (50.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.87 |
| . точка | 123.33 |
| - тире | 20.32 |
| ! восклицательный знак | 12.27 |
| ? вопросительный знак | 19.04 |
| ... многоточие | 1.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 3.14 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 1.63 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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.
