| Длина текста, знаков: | 557344 |
| Слов в произведении (СВП): | 85533 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.69 |
| СДП диалога, знаков: | 35.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8016 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7652 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 364 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1048.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2318.04 | —> 11575-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23988 (28.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61545 (71.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17274 (28.07%) |
| Прилагательное | 6174 (10.03%) |
| Глагол | 16806 (27.31%) |
| Местоимение-существительное | 7268 (11.81%) |
| Местоименное прилагательное | 4441 (7.22%) |
| Местоимение-предикатив | 31 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 959 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.26%) |
| Наречие | 4673 (7.59%) |
| Предикатив | 1177 (1.91%) |
| Предлог | 7933 (12.89%) |
| Союз | 8041 (13.07%) |
| Междометие | 1249 (2.03%) |
| Вводное слово | 459 (0.75%) |
| Частица | 6879 (11.18%) |
| Причастие | 1066 (1.73%) |
| Деепричастие | 233 (0.38%) |
| Служебных слов: | 36534 (59.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.28 |
| . точка | 106.36 |
| - тире | 20.37 |
| ! восклицательный знак | 1.60 |
| ? вопросительный знак | 18.29 |
| ... многоточие | 4.31 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 4.56 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.05 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
