| Длина текста, знаков: | 314792 |
| Слов в произведении (СВП): | 47758 |
| Приблизительно страниц: | 163 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.89 |
| СДП диалога, знаков: | 46.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5627 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5437 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 190 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1082.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2349.82 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 9961 (20.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 37797 (79.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 10849 (28.70%) |
| Прилагательное | 3318 (8.78%) |
| Глагол | 9402 (24.88%) |
| Местоимение-существительное | 3850 (10.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2424 (6.41%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 483 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 45 (0.12%) |
| Наречие | 2242 (5.93%) |
| Предикатив | 353 (0.93%) |
| Предлог | 4501 (11.91%) |
| Союз | 3868 (10.23%) |
| Междометие | 701 (1.85%) |
| Вводное слово | 60 (0.16%) |
| Частица | 2264 (5.99%) |
| Причастие | 858 (2.27%) |
| Деепричастие | 154 (0.41%) |
| Служебных слов: | 17825 (47.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.26 |
| . точка | 73.77 |
| - тире | 35.05 |
| ! восклицательный знак | 8.44 |
| ? вопросительный знак | 8.65 |
| ... многоточие | 7.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 0.36 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.84 |
| ; точка с запятой | 6.66 |
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.
