| Длина текста, знаков: | 658790 |
| Слов в произведении (СВП): | 96411 |
| Приблизительно страниц: | 340 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.25 |
| СДП диалога, знаков: | 52.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10691 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10163 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 528 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1195.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2779.07 | —> 6774-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21179 (21.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75232 (78.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23722 (31.53%) |
| Прилагательное | 7885 (10.48%) |
| Глагол | 17471 (23.22%) |
| Местоимение-существительное | 8500 (11.30%) |
| Местоименное прилагательное | 4529 (6.02%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 869 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.24%) |
| Наречие | 3976 (5.28%) |
| Предикатив | 546 (0.73%) |
| Предлог | 10449 (13.89%) |
| Союз | 6483 (8.62%) |
| Междометие | 1516 (2.02%) |
| Вводное слово | 241 (0.32%) |
| Частица | 6092 (8.10%) |
| Причастие | 1928 (2.56%) |
| Деепричастие | 327 (0.43%) |
| Служебных слов: | 38147 (50.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.09 |
| . точка | 82.13 |
| - тире | 29.90 |
| ! восклицательный знак | 4.79 |
| ? вопросительный знак | 10.81 |
| ... многоточие | 3.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.56 |
| " кавычка | 2.64 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 3.03 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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.
