| Длина текста, знаков: | 591998 |
| Слов в произведении (СВП): | 86988 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.93 |
| СДП диалога, знаков: | 37.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8739 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8307 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 432 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1163.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2620.04 | —> 9122-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21196 (24.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65792 (75.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19982 (30.37%) |
| Прилагательное | 6121 (9.30%) |
| Глагол | 17012 (25.86%) |
| Местоимение-существительное | 7434 (11.30%) |
| Местоименное прилагательное | 4301 (6.54%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1048 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 147 (0.22%) |
| Наречие | 4139 (6.29%) |
| Предикатив | 852 (1.29%) |
| Предлог | 7703 (11.71%) |
| Союз | 6947 (10.56%) |
| Междометие | 1503 (2.28%) |
| Вводное слово | 217 (0.33%) |
| Частица | 5443 (8.27%) |
| Причастие | 1500 (2.28%) |
| Деепричастие | 206 (0.31%) |
| Служебных слов: | 33772 (51.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.83 |
| . точка | 79.75 |
| - тире | 39.98 |
| ! восклицательный знак | 16.59 |
| ? вопросительный знак | 18.54 |
| ... многоточие | 9.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 7.47 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.46 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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.
