| Длина текста, знаков: | 578437 |
| Слов в произведении (СВП): | 83967 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 114.64 |
| СДП диалога, знаков: | 48.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9046 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8489 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 557 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1091.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2518.45 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21398 (25.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62569 (74.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19363 (30.95%) |
| Прилагательное | 6617 (10.58%) |
| Глагол | 14671 (23.45%) |
| Местоимение-существительное | 7223 (11.54%) |
| Местоименное прилагательное | 4185 (6.69%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 853 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.26%) |
| Наречие | 4346 (6.95%) |
| Предикатив | 641 (1.02%) |
| Предлог | 7761 (12.40%) |
| Союз | 7269 (11.62%) |
| Междометие | 1429 (2.28%) |
| Вводное слово | 334 (0.53%) |
| Частица | 5836 (9.33%) |
| Причастие | 1036 (1.66%) |
| Деепричастие | 201 (0.32%) |
| Служебных слов: | 34247 (54.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.98 |
| . точка | 65.93 |
| - тире | 29.27 |
| ! восклицательный знак | 2.22 |
| ? вопросительный знак | 15.39 |
| ... многоточие | 16.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.89 |
| " кавычка | 7.17 |
| () скобки | 0.54 |
| : двоеточие | 3.41 |
| ; точка с запятой | 2.68 |
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.
