| Длина текста, знаков: | 518830 |
| Слов в произведении (СВП): | 75768 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.21 |
| СДП диалога, знаков: | 42.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8720 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8347 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 373 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1217.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2748.13 | —> 7276-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17911 (23.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57857 (76.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16891 (29.19%) |
| Прилагательное | 6334 (10.95%) |
| Глагол | 14200 (24.54%) |
| Местоимение-существительное | 5303 (9.17%) |
| Местоименное прилагательное | 3393 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 762 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.24%) |
| Наречие | 3864 (6.68%) |
| Предикатив | 737 (1.27%) |
| Предлог | 7501 (12.96%) |
| Союз | 6498 (11.23%) |
| Междометие | 1207 (2.09%) |
| Вводное слово | 197 (0.34%) |
| Частица | 5099 (8.81%) |
| Причастие | 1134 (1.96%) |
| Деепричастие | 232 (0.40%) |
| Служебных слов: | 29438 (50.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.67 |
| . точка | 90.22 |
| - тире | 27.11 |
| ! восклицательный знак | 3.15 |
| ? вопросительный знак | 11.01 |
| ... многоточие | 3.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 13.36 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 2.90 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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.
