| Длина текста, знаков: | 615266 |
| Слов в произведении (СВП): | 91917 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.85 |
| СДП диалога, знаков: | 47.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13690 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11201 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2489 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1325.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3290.06 | —> 1064-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19121 (20.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72796 (79.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23820 (32.72%) |
| Прилагательное | 6780 (9.31%) |
| Глагол | 16626 (22.84%) |
| Местоимение-существительное | 6656 (9.14%) |
| Местоименное прилагательное | 3245 (4.46%) |
| Местоимение-предикатив | 37 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 903 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 184 (0.25%) |
| Наречие | 3181 (4.37%) |
| Предикатив | 601 (0.83%) |
| Предлог | 9855 (13.54%) |
| Союз | 6504 (8.93%) |
| Междометие | 1149 (1.58%) |
| Вводное слово | 177 (0.24%) |
| Частица | 5290 (7.27%) |
| Причастие | 1547 (2.13%) |
| Деепричастие | 264 (0.36%) |
| Служебных слов: | 33177 (45.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.61 |
| . точка | 57.62 |
| - тире | 22.61 |
| ! восклицательный знак | 23.06 |
| ? вопросительный знак | 15.19 |
| ... многоточие | 12.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.94 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.55 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 10.61 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 10.27 |
| ; точка с запятой | 1.31 |
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.
