| Длина текста, знаков: | 662200 |
| Слов в произведении (СВП): | 96350 |
| Приблизительно страниц: | 337 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.87 |
| СДП диалога, знаков: | 59.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10564 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9523 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1041 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1215.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2841.48 | —> 5798-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23521 (24.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72829 (75.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22864 (31.39%) |
| Прилагательное | 7748 (10.64%) |
| Глагол | 17368 (23.85%) |
| Местоимение-существительное | 7696 (10.57%) |
| Местоименное прилагательное | 5035 (6.91%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 952 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 199 (0.27%) |
| Наречие | 4405 (6.05%) |
| Предикатив | 797 (1.09%) |
| Предлог | 8401 (11.54%) |
| Союз | 8203 (11.26%) |
| Междометие | 1334 (1.83%) |
| Вводное слово | 361 (0.50%) |
| Частица | 5932 (8.15%) |
| Причастие | 1351 (1.86%) |
| Деепричастие | 218 (0.30%) |
| Служебных слов: | 37192 (51.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.79 |
| . точка | 59.87 |
| - тире | 39.61 |
| ! восклицательный знак | 5.63 |
| ? вопросительный знак | 8.35 |
| ... многоточие | 25.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.72 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.53 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 10.77 |
| () скобки | 1.36 |
| : двоеточие | 2.40 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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.
