| Длина текста, знаков: | 380447 |
| Слов в произведении (СВП): | 57873 |
| Приблизительно страниц: | 199 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.14 |
| СДП диалога, знаков: | 39.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6630 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6338 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 292 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1051.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2323.43 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16401 (28.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 41472 (71.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12312 (29.69%) |
| Прилагательное | 4621 (11.14%) |
| Глагол | 10542 (25.42%) |
| Местоимение-существительное | 4414 (10.64%) |
| Местоименное прилагательное | 3055 (7.37%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 592 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 102 (0.25%) |
| Наречие | 3562 (8.59%) |
| Предикатив | 702 (1.69%) |
| Предлог | 4948 (11.93%) |
| Союз | 5319 (12.83%) |
| Междометие | 1033 (2.49%) |
| Вводное слово | 281 (0.68%) |
| Частица | 4468 (10.77%) |
| Причастие | 720 (1.74%) |
| Деепричастие | 266 (0.64%) |
| Служебных слов: | 23797 (57.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.19 |
| . точка | 88.14 |
| - тире | 29.89 |
| ! восклицательный знак | 6.31 |
| ? вопросительный знак | 10.21 |
| ... многоточие | 4.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.57 |
| " кавычка | 17.04 |
| () скобки | 1.31 |
| : двоеточие | 4.46 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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.
