| Длина текста, знаков: | 429766 |
| Слов в произведении (СВП): | 66334 |
| Приблизительно страниц: | 216 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.93 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.08 |
| СДП диалога, знаков: | 46.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7006 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6541 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 465 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1054.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2325.33 | —> 11546-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18907 (28.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 47427 (71.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 15032 (31.70%) |
| Прилагательное | 4246 (8.95%) |
| Глагол | 13373 (28.20%) |
| Местоимение-существительное | 5519 (11.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2334 (4.92%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1228 (2.59%) |
| Числительное (порядковое) | 213 (0.45%) |
| Наречие | 3719 (7.84%) |
| Предикатив | 637 (1.34%) |
| Предлог | 5533 (11.67%) |
| Союз | 6118 (12.90%) |
| Междометие | 1196 (2.52%) |
| Вводное слово | 310 (0.65%) |
| Частица | 5335 (11.25%) |
| Причастие | 445 (0.94%) |
| Деепричастие | 179 (0.38%) |
| Служебных слов: | 26537 (55.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 166.32 |
| . точка | 89.73 |
| - тире | 22.37 |
| ! восклицательный знак | 6.54 |
| ? вопросительный знак | 15.51 |
| ... многоточие | 5.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 3.39 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.78 |
| ; 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.
