| Длина текста, знаков: | 603062 |
| Слов в произведении (СВП): | 82214 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 110.59 |
| СДП диалога, знаков: | 55.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8951 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8128 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 823 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2850.31 | —> 5659-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17890 (21.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64324 (78.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22433 (34.88%) |
| Прилагательное | 6559 (10.20%) |
| Глагол | 13084 (20.34%) |
| Местоимение-существительное | 5420 (8.43%) |
| Местоименное прилагательное | 3754 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1704 (2.65%) |
| Числительное (порядковое) | 329 (0.51%) |
| Наречие | 3313 (5.15%) |
| Предикатив | 596 (0.93%) |
| Предлог | 8438 (13.12%) |
| Союз | 6025 (9.37%) |
| Междометие | 1162 (1.81%) |
| Вводное слово | 227 (0.35%) |
| Частица | 4649 (7.23%) |
| Причастие | 1634 (2.54%) |
| Деепричастие | 247 (0.38%) |
| Служебных слов: | 29923 (46.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.92 |
| . точка | 73.31 |
| - тире | 39.91 |
| ! восклицательный знак | 12.37 |
| ? вопросительный знак | 13.01 |
| ... многоточие | 6.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.34 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 32.23 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 8.85 |
| ; точка с запятой | 0.51 |
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.
