| Длина текста, знаков: | 381106 |
| Слов в произведении (СВП): | 55939 |
| Приблизительно страниц: | 191 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.65 |
| СДП диалога, знаков: | 46.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6435 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6194 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 241 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1109.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2458.49 | —> 10834-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13537 (24.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 42402 (75.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 12568 (29.64%) |
| Прилагательное | 3338 (7.87%) |
| Глагол | 12180 (28.73%) |
| Местоимение-существительное | 5840 (13.77%) |
| Местоименное прилагательное | 2679 (6.32%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 693 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.29%) |
| Наречие | 2460 (5.80%) |
| Предикатив | 299 (0.71%) |
| Предлог | 5672 (13.38%) |
| Союз | 4435 (10.46%) |
| Междометие | 777 (1.83%) |
| Вводное слово | 126 (0.30%) |
| Частица | 3027 (7.14%) |
| Причастие | 546 (1.29%) |
| Деепричастие | 165 (0.39%) |
| Служебных слов: | 22729 (53.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.77 |
| . точка | 99.20 |
| - тире | 30.57 |
| ! восклицательный знак | 0.57 |
| ? вопросительный знак | 9.55 |
| ... многоточие | 2.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 5.68 |
| () скобки | 0.70 |
| : двоеточие | 1.64 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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.
