| Длина текста, знаков: | 585753 |
| Слов в произведении (СВП): | 82675 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.46 |
| СДП диалога, знаков: | 37.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12224 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11030 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1194 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1375.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3333.72 | —> 873-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17442 (21.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65233 (78.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20679 (31.70%) |
| Прилагательное | 8182 (12.54%) |
| Глагол | 15273 (23.41%) |
| Местоимение-существительное | 4987 (7.64%) |
| Местоименное прилагательное | 2921 (4.48%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1177 (1.80%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.24%) |
| Наречие | 3863 (5.92%) |
| Предикатив | 751 (1.15%) |
| Предлог | 7934 (12.16%) |
| Союз | 5051 (7.74%) |
| Междометие | 1378 (2.11%) |
| Вводное слово | 267 (0.41%) |
| Частица | 4735 (7.26%) |
| Причастие | 1153 (1.77%) |
| Деепричастие | 124 (0.19%) |
| Служебных слов: | 27412 (42.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.97 |
| . точка | 106.67 |
| - тире | 29.60 |
| ! восклицательный знак | 10.00 |
| ? вопросительный знак | 12.47 |
| ... многоточие | 3.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 19.18 |
| () скобки | 1.49 |
| : двоеточие | 7.09 |
| ; точка с запятой | 0.69 |
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.
