| Длина текста, знаков: | 522851 |
| Слов в произведении (СВП): | 73532 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.18 |
| СДП диалога, знаков: | 52.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10786 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9957 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 829 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1339.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3170.78 | —> 1807-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16184 (22.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57348 (77.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18678 (32.57%) |
| Прилагательное | 7032 (12.26%) |
| Глагол | 13103 (22.85%) |
| Местоимение-существительное | 6170 (10.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3801 (6.63%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 703 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.26%) |
| Наречие | 3287 (5.73%) |
| Предикатив | 491 (0.86%) |
| Предлог | 6742 (11.76%) |
| Союз | 4579 (7.98%) |
| Междометие | 1069 (1.86%) |
| Вводное слово | 158 (0.28%) |
| Частица | 3848 (6.71%) |
| Причастие | 1546 (2.70%) |
| Деепричастие | 231 (0.40%) |
| Служебных слов: | 26608 (46.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.52 |
| . точка | 77.90 |
| - тире | 33.92 |
| ! восклицательный знак | 12.78 |
| ? вопросительный знак | 10.35 |
| ... многоточие | 6.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.78 |
| " кавычка | 7.94 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 4.76 |
| ; точка с запятой | 0.31 |
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.
