| Длина текста, знаков: | 554539 |
| Слов в произведении (СВП): | 81273 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.71 |
| СДП диалога, знаков: | 51.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7840 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7276 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 564 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1112.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2481.32 | —> 10648-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18264 (22.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63009 (77.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20718 (32.88%) |
| Прилагательное | 5604 (8.89%) |
| Глагол | 13175 (20.91%) |
| Местоимение-существительное | 5153 (8.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3993 (6.34%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 629 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.17%) |
| Наречие | 3127 (4.96%) |
| Предикатив | 609 (0.97%) |
| Предлог | 7761 (12.32%) |
| Союз | 7034 (11.16%) |
| Междометие | 1548 (2.46%) |
| Вводное слово | 138 (0.22%) |
| Частица | 5117 (8.12%) |
| Причастие | 1435 (2.28%) |
| Деепричастие | 152 (0.24%) |
| Служебных слов: | 30909 (49.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.26 |
| . точка | 86.38 |
| - тире | 35.26 |
| ! восклицательный знак | 2.57 |
| ? вопросительный знак | 8.97 |
| ... многоточие | 0.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 0.22 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.03 |
| ; 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.
