| Длина текста, знаков: | 539803 |
| Слов в произведении (СВП): | 75334 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.36 |
| СДП диалога, знаков: | 46.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11522 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10035 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1487 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1333.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3227.41 | —> 1422-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16932 (22.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58402 (77.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18107 (31.00%) |
| Прилагательное | 7796 (13.35%) |
| Глагол | 12582 (21.54%) |
| Местоимение-существительное | 5299 (9.07%) |
| Местоименное прилагательное | 3258 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1402 (2.40%) |
| Числительное (порядковое) | 268 (0.46%) |
| Наречие | 3585 (6.14%) |
| Предикатив | 597 (1.02%) |
| Предлог | 6663 (11.41%) |
| Союз | 5350 (9.16%) |
| Междометие | 1185 (2.03%) |
| Вводное слово | 189 (0.32%) |
| Частица | 3937 (6.74%) |
| Причастие | 1172 (2.01%) |
| Деепричастие | 232 (0.40%) |
| Служебных слов: | 26119 (44.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.21 |
| . точка | 77.84 |
| - тире | 45.98 |
| ! восклицательный знак | 8.85 |
| ? вопросительный знак | 8.44 |
| ... многоточие | 12.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.49 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.56 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.75 |
| " кавычка | 5.72 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 1.33 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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.
