| Длина текста, знаков: | 610637 |
| Слов в произведении (СВП): | 83973 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.23 |
| СДП диалога, знаков: | 45.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10547 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9548 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 999 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2930.57 | —> 4547-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18869 (22.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65104 (77.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20745 (31.86%) |
| Прилагательное | 7218 (11.09%) |
| Глагол | 15813 (24.29%) |
| Местоимение-существительное | 6081 (9.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3624 (5.57%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1118 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 243 (0.37%) |
| Наречие | 3798 (5.83%) |
| Предикатив | 558 (0.86%) |
| Предлог | 7443 (11.43%) |
| Союз | 6688 (10.27%) |
| Междометие | 1392 (2.14%) |
| Вводное слово | 204 (0.31%) |
| Частица | 4206 (6.46%) |
| Причастие | 1357 (2.08%) |
| Деепричастие | 195 (0.30%) |
| Служебных слов: | 29839 (45.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.23 |
| . точка | 80.93 |
| - тире | 35.67 |
| ! восклицательный знак | 7.82 |
| ? вопросительный знак | 11.92 |
| ... многоточие | 7.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.26 |
| " кавычка | 18.18 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.85 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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.
