| Длина текста, знаков: | 229615 |
| Слов в произведении (СВП): | 34941 |
| Приблизительно страниц: | 121 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 141.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 159.01 |
| СДП диалога, знаков: | 69.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 9.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6631 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6432 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 199 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1298.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3068.92 | —> 2786-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 7322 (20.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27619 (79.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 9249 (33.49%) |
| Прилагательное | 4520 (16.37%) |
| Глагол | 5326 (19.28%) |
| Местоимение-существительное | 2280 (8.26%) |
| Местоименное прилагательное | 1897 (6.87%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 263 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 38 (0.14%) |
| Наречие | 1561 (5.65%) |
| Предикатив | 203 (0.74%) |
| Предлог | 3560 (12.89%) |
| Союз | 2675 (9.69%) |
| Междометие | 383 (1.39%) |
| Вводное слово | 55 (0.20%) |
| Частица | 1667 (6.04%) |
| Причастие | 876 (3.17%) |
| Деепричастие | 117 (0.42%) |
| Служебных слов: | 12635 (45.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 154.38 |
| . точка | 36.58 |
| - тире | 11.53 |
| ! восклицательный знак | 1.83 |
| ? вопросительный знак | 5.64 |
| ... многоточие | 5.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 1.60 |
| () скобки | 0.60 |
| : двоеточие | 2.80 |
| ; точка с запятой | 1.97 |
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.
