| Длина текста, знаков: | 588479 |
| Слов в произведении (СВП): | 88638 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.1 |
| СДП диалога, знаков: | 44.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11833 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11250 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 583 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1314.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3107.56 | —> 2383-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21315 (24.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67323 (75.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21444 (31.85%) |
| Прилагательное | 6790 (10.09%) |
| Глагол | 16622 (24.69%) |
| Местоимение-существительное | 6989 (10.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3060 (4.55%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1391 (2.07%) |
| Числительное (порядковое) | 189 (0.28%) |
| Наречие | 4114 (6.11%) |
| Предикатив | 680 (1.01%) |
| Предлог | 8443 (12.54%) |
| Союз | 8439 (12.54%) |
| Междометие | 1623 (2.41%) |
| Вводное слово | 248 (0.37%) |
| Частица | 5825 (8.65%) |
| Причастие | 1581 (2.35%) |
| Деепричастие | 314 (0.47%) |
| Служебных слов: | 34954 (51.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.31 |
| . точка | 90.27 |
| - тире | 14.45 |
| ! восклицательный знак | 1.52 |
| ? вопросительный знак | 9.05 |
| ... многоточие | 2.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 23.88 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 4.47 |
| ; 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.
