| Длина текста, знаков: | 588690 |
| Слов в произведении (СВП): | 88945 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.44 |
| СДП диалога, знаков: | 38.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8118 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7634 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 484 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1137.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2527.88 | —> 10191-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18252 (20.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70693 (79.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20307 (28.73%) |
| Прилагательное | 7074 (10.01%) |
| Глагол | 17968 (25.42%) |
| Местоимение-существительное | 6643 (9.40%) |
| Местоименное прилагательное | 3140 (4.44%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 772 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.21%) |
| Наречие | 4011 (5.67%) |
| Предикатив | 648 (0.92%) |
| Предлог | 8178 (11.57%) |
| Союз | 6801 (9.62%) |
| Междометие | 1482 (2.10%) |
| Вводное слово | 122 (0.17%) |
| Частица | 4821 (6.82%) |
| Причастие | 1904 (2.69%) |
| Деепричастие | 228 (0.32%) |
| Служебных слов: | 31424 (44.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.19 |
| . точка | 82.30 |
| - тире | 21.92 |
| ! восклицательный знак | 14.28 |
| ? вопросительный знак | 10.82 |
| ... многоточие | 7.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
| " кавычка | 3.34 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 4.98 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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.
