| Длина текста, знаков: | 603696 |
| Слов в произведении (СВП): | 88803 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.43 |
| СДП диалога, знаков: | 51.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13571 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12132 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1439 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1333.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3255.14 | —> 1249-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21230 (23.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67573 (76.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23810 (35.24%) |
| Прилагательное | 8133 (12.04%) |
| Глагол | 13707 (20.28%) |
| Местоимение-существительное | 5773 (8.54%) |
| Местоименное прилагательное | 3922 (5.80%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1140 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 303 (0.45%) |
| Наречие | 3996 (5.91%) |
| Предикатив | 695 (1.03%) |
| Предлог | 8860 (13.11%) |
| Союз | 7393 (10.94%) |
| Междометие | 1451 (2.15%) |
| Вводное слово | 227 (0.34%) |
| Частица | 5724 (8.47%) |
| Причастие | 1335 (1.98%) |
| Деепричастие | 231 (0.34%) |
| Служебных слов: | 33600 (49.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.58 |
| . точка | 66.97 |
| - тире | 27.92 |
| ! восклицательный знак | 14.20 |
| ? вопросительный знак | 10.95 |
| ... многоточие | 16.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.00 |
| " кавычка | 12.47 |
| () скобки | 1.26 |
| : двоеточие | 4.52 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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.
