| Длина текста, знаков: | 360120 |
| Слов в произведении (СВП): | 51741 |
| Приблизительно страниц: | 189 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.7 |
| СДП диалога, знаков: | 32.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7862 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7335 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 527 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1237.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2898.41 | —> 5000-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 10103 (19.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41638 (80.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14365 (34.50%) |
| Прилагательное | 4816 (11.57%) |
| Глагол | 10588 (25.43%) |
| Местоимение-существительное | 3100 (7.45%) |
| Местоименное прилагательное | 1571 (3.77%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 651 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.28%) |
| Наречие | 2050 (4.92%) |
| Предикатив | 346 (0.83%) |
| Предлог | 5067 (12.17%) |
| Союз | 3450 (8.29%) |
| Междометие | 618 (1.48%) |
| Вводное слово | 148 (0.36%) |
| Частица | 2839 (6.82%) |
| Причастие | 570 (1.37%) |
| Деепричастие | 100 (0.24%) |
| Служебных слов: | 16899 (40.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.89 |
| . точка | 91.86 |
| - тире | 30.92 |
| ! восклицательный знак | 20.14 |
| ? вопросительный знак | 12.41 |
| ... многоточие | 11.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.80 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.50 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 23.06 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 8.95 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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.
