| Длина текста, знаков: | 539232 |
| Слов в произведении (СВП): | 75157 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.77 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.11 |
| СДП диалога, знаков: | 39.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8176 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7640 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 536 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1182.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2597.90 | —> 9364-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15779 (20.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59378 (79.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22020 (37.08%) |
| Прилагательное | 6871 (11.57%) |
| Глагол | 12236 (20.61%) |
| Местоимение-существительное | 3523 (5.93%) |
| Местоименное прилагательное | 2405 (4.05%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1257 (2.12%) |
| Числительное (порядковое) | 762 (1.28%) |
| Наречие | 3138 (5.28%) |
| Предикатив | 473 (0.80%) |
| Предлог | 8254 (13.90%) |
| Союз | 5365 (9.04%) |
| Междометие | 1143 (1.92%) |
| Вводное слово | 175 (0.29%) |
| Частица | 3515 (5.92%) |
| Причастие | 1294 (2.18%) |
| Деепричастие | 129 (0.22%) |
| Служебных слов: | 24514 (41.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.30 |
| . точка | 82.29 |
| - тире | 24.50 |
| ! восклицательный знак | 19.16 |
| ? вопросительный знак | 8.33 |
| ... многоточие | 5.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.41 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 7.44 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 2.37 |
| ; точка с запятой | 1.18 |
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.
