| Длина текста, знаков: | 586973 |
| Слов в произведении (СВП): | 82933 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.92 |
| СДП диалога, знаков: | 60.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9919 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9320 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 599 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1262.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2913.89 | —> 4778-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19222 (23.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63711 (76.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21570 (33.86%) |
| Прилагательное | 6764 (10.62%) |
| Глагол | 14241 (22.35%) |
| Местоимение-существительное | 5898 (9.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3695 (5.80%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 914 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.26%) |
| Наречие | 3892 (6.11%) |
| Предикатив | 624 (0.98%) |
| Предлог | 7824 (12.28%) |
| Союз | 6611 (10.38%) |
| Междометие | 1395 (2.19%) |
| Вводное слово | 171 (0.27%) |
| Частица | 5186 (8.14%) |
| Причастие | 1542 (2.42%) |
| Деепричастие | 200 (0.31%) |
| Служебных слов: | 30992 (48.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.48 |
| . точка | 71.48 |
| - тире | 26.19 |
| ! восклицательный знак | 5.75 |
| ? вопросительный знак | 11.70 |
| ... многоточие | 10.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.80 |
| " кавычка | 6.95 |
| () скобки | 0.54 |
| : двоеточие | 5.20 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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.
