| Длина текста, знаков: | 559431 |
| Слов в произведении (СВП): | 75446 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.37 |
| СДП диалога, знаков: | 48.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13201 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12181 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1020 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1446.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3589.48 | —> 187-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14602 (19.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60844 (80.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20265 (33.31%) |
| Прилагательное | 7241 (11.90%) |
| Глагол | 14505 (23.84%) |
| Местоимение-существительное | 4211 (6.92%) |
| Местоименное прилагательное | 2275 (3.74%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 784 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 204 (0.34%) |
| Наречие | 3140 (5.16%) |
| Предикатив | 490 (0.81%) |
| Предлог | 8216 (13.50%) |
| Союз | 5053 (8.30%) |
| Междометие | 1032 (1.70%) |
| Вводное слово | 190 (0.31%) |
| Частица | 3842 (6.31%) |
| Причастие | 1182 (1.94%) |
| Деепричастие | 146 (0.24%) |
| Служебных слов: | 24981 (41.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.77 |
| . точка | 97.05 |
| - тире | 35.12 |
| ! восклицательный знак | 7.52 |
| ? вопросительный знак | 11.09 |
| ... многоточие | 2.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 16.10 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 3.10 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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.
