| Длина текста, знаков: | 362503 |
| Слов в произведении (СВП): | 55194 |
| Приблизительно страниц: | 187 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.91 |
| СДП диалога, знаков: | 45.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.9% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6023 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5884 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 139 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1058.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2308.79 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 11977 (21.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 43217 (78.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12811 (29.64%) |
| Прилагательное | 4011 (9.28%) |
| Глагол | 10742 (24.86%) |
| Местоимение-существительное | 4824 (11.16%) |
| Местоименное прилагательное | 2901 (6.71%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 466 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.33%) |
| Наречие | 2122 (4.91%) |
| Предикатив | 402 (0.93%) |
| Предлог | 5342 (12.36%) |
| Союз | 4093 (9.47%) |
| Междометие | 981 (2.27%) |
| Вводное слово | 53 (0.12%) |
| Частица | 3282 (7.59%) |
| Причастие | 819 (1.90%) |
| Деепричастие | 82 (0.19%) |
| Служебных слов: | 21566 (49.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.69 |
| . точка | 91.02 |
| - тире | 21.54 |
| ! восклицательный знак | 2.65 |
| ? вопросительный знак | 11.21 |
| ... многоточие | 3.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 6.23 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.77 |
| ; точка с запятой | 0.33 |
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.
