| Длина текста, знаков: | 534784 |
| Слов в произведении (СВП): | 75024 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 111.92 |
| СДП диалога, знаков: | 50.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11700 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11116 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 584 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1339.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3279.57 | —> 1127-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15373 (20.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59651 (79.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20554 (34.46%) |
| Прилагательное | 7290 (12.22%) |
| Глагол | 13023 (21.83%) |
| Местоимение-существительное | 5564 (9.33%) |
| Местоименное прилагательное | 3201 (5.37%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 682 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 126 (0.21%) |
| Наречие | 2796 (4.69%) |
| Предикатив | 487 (0.82%) |
| Предлог | 7618 (12.77%) |
| Союз | 5397 (9.05%) |
| Междометие | 981 (1.64%) |
| Вводное слово | 161 (0.27%) |
| Частица | 3859 (6.47%) |
| Причастие | 2048 (3.43%) |
| Деепричастие | 210 (0.35%) |
| Служебных слов: | 27005 (45.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.30 |
| . точка | 72.51 |
| - тире | 30.74 |
| ! восклицательный знак | 3.64 |
| ? вопросительный знак | 11.33 |
| ... многоточие | 2.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 6.50 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 1.92 |
| ; точка с запятой | 4.39 |
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.
