| Длина текста, знаков: | 543795 |
| Слов в произведении (СВП): | 80746 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.68 |
| СДП диалога, знаков: | 55.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10733 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10120 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 613 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2925.85 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18093 (22.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62653 (77.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19896 (31.76%) |
| Прилагательное | 6558 (10.47%) |
| Глагол | 15288 (24.40%) |
| Местоимение-существительное | 7046 (11.25%) |
| Местоименное прилагательное | 3219 (5.14%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 764 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.18%) |
| Наречие | 3309 (5.28%) |
| Предикатив | 747 (1.19%) |
| Предлог | 8177 (13.05%) |
| Союз | 6163 (9.84%) |
| Междометие | 1335 (2.13%) |
| Вводное слово | 141 (0.23%) |
| Частица | 4446 (7.10%) |
| Причастие | 1371 (2.19%) |
| Деепричастие | 234 (0.37%) |
| Служебных слов: | 30773 (49.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.65 |
| . точка | 69.09 |
| - тире | 26.70 |
| ! восклицательный знак | 8.01 |
| ? вопросительный знак | 10.53 |
| ... многоточие | 1.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 9.90 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 5.23 |
| ; точка с запятой | 0.30 |
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.
