| Длина текста, знаков: | 559444 |
| Слов в произведении (СВП): | 79230 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.06 |
| СДП диалога, знаков: | 50.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12133 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11095 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1038 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1367.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3305.37 | —> 993-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18496 (23.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60734 (76.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18425 (30.34%) |
| Прилагательное | 7165 (11.80%) |
| Глагол | 14158 (23.31%) |
| Местоимение-существительное | 4916 (8.09%) |
| Местоименное прилагательное | 2901 (4.78%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 894 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 181 (0.30%) |
| Наречие | 4141 (6.82%) |
| Предикатив | 529 (0.87%) |
| Предлог | 7640 (12.58%) |
| Союз | 7009 (11.54%) |
| Междометие | 1471 (2.42%) |
| Вводное слово | 278 (0.46%) |
| Частица | 5164 (8.50%) |
| Причастие | 1161 (1.91%) |
| Деепричастие | 256 (0.42%) |
| Служебных слов: | 29646 (48.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.98 |
| . точка | 61.87 |
| - тире | 40.74 |
| ! восклицательный знак | 20.98 |
| ? вопросительный знак | 8.48 |
| ... многоточие | 5.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.42 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 4.14 |
| " кавычка | 13.25 |
| () скобки | 1.00 |
| : двоеточие | 5.52 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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.
