| Длина текста, знаков: | 565878 |
| Слов в произведении (СВП): | 87662 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.45 |
| СДП диалога, знаков: | 59.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9479 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8827 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 652 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1147.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2625.05 | —> 9058-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23565 (26.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64097 (73.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20708 (32.31%) |
| Прилагательное | 7183 (11.21%) |
| Глагол | 16010 (24.98%) |
| Местоимение-существительное | 6524 (10.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3947 (6.16%) |
| Местоимение-предикатив | 36 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 1027 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 241 (0.38%) |
| Наречие | 3758 (5.86%) |
| Предикатив | 650 (1.01%) |
| Предлог | 7421 (11.58%) |
| Союз | 8663 (13.52%) |
| Междометие | 1129 (1.76%) |
| Вводное слово | 280 (0.44%) |
| Частица | 7526 (11.74%) |
| Причастие | 617 (0.96%) |
| Деепричастие | 206 (0.32%) |
| Служебных слов: | 35732 (55.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.97 |
| . точка | 50.06 |
| - тире | 32.75 |
| ! восклицательный знак | 13.36 |
| ? вопросительный знак | 9.87 |
| ... многоточие | 12.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 7.80 |
| () скобки | 0.64 |
| : двоеточие | 3.27 |
| ; точка с запятой | 0.64 |
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.
