| Длина текста, знаков: | 581814 |
| Слов в произведении (СВП): | 82382 |
| Приблизительно страниц: | 314 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.75 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 113.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 125.17 |
| СДП диалога, знаков: | 69.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 13.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9686 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8955 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 731 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1301.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2953.27 | —> 4208-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17199 (20.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65183 (79.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23328 (35.79%) |
| Прилагательное | 10442 (16.02%) |
| Глагол | 11759 (18.04%) |
| Местоимение-существительное | 3713 (5.70%) |
| Местоименное прилагательное | 3945 (6.05%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 903 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 215 (0.33%) |
| Наречие | 3467 (5.32%) |
| Предикатив | 546 (0.84%) |
| Предлог | 7590 (11.64%) |
| Союз | 6359 (9.76%) |
| Междометие | 956 (1.47%) |
| Вводное слово | 96 (0.15%) |
| Частица | 3829 (5.87%) |
| Причастие | 2698 (4.14%) |
| Деепричастие | 234 (0.36%) |
| Служебных слов: | 26725 (41.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.97 |
| . точка | 52.84 |
| - тире | 26.85 |
| ! восклицательный знак | 2.42 |
| ? вопросительный знак | 4.11 |
| ... многоточие | 6.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 2.84 |
| () скобки | 3.80 |
| : двоеточие | 3.17 |
| ; точка с запятой | 1.13 |
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.
