| Длина текста, знаков: | 360987 |
| Слов в произведении (СВП): | 52985 |
| Приблизительно страниц: | 181 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97 |
| СДП диалога, знаков: | 52.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7107 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6784 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 323 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1170.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2636.17 | —> 8902-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12030 (22.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 40955 (77.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12022 (29.35%) |
| Прилагательное | 4343 (10.60%) |
| Глагол | 10595 (25.87%) |
| Местоимение-существительное | 5369 (13.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2355 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 586 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 80 (0.20%) |
| Наречие | 2251 (5.50%) |
| Предикатив | 286 (0.70%) |
| Предлог | 4552 (11.11%) |
| Союз | 3767 (9.20%) |
| Междометие | 903 (2.20%) |
| Вводное слово | 87 (0.21%) |
| Частица | 3129 (7.64%) |
| Причастие | 1164 (2.84%) |
| Деепричастие | 167 (0.41%) |
| Служебных слов: | 20332 (49.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 154.03 |
| . точка | 76.08 |
| - тире | 29.84 |
| ! восклицательный знак | 6.55 |
| ? вопросительный знак | 5.96 |
| ... многоточие | 1.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 10.72 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 5.42 |
| ; точка с запятой | 6.53 |
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.
