| Длина текста, знаков: | 239251 |
| Слов в произведении (СВП): | 34237 |
| Приблизительно страниц: | 122 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.26 |
| СДП диалога, знаков: | 44.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 5643 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5423 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 220 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1251.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2804.42 | —> 6361-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 6534 (19.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 27703 (80.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 8792 (31.74%) |
| Прилагательное | 2722 (9.83%) |
| Глагол | 6727 (24.28%) |
| Местоимение-существительное | 2305 (8.32%) |
| Местоименное прилагательное | 1474 (5.32%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 254 (0.92%) |
| Числительное (порядковое) | 74 (0.27%) |
| Наречие | 1190 (4.30%) |
| Предикатив | 198 (0.71%) |
| Предлог | 3341 (12.06%) |
| Союз | 2313 (8.35%) |
| Междометие | 512 (1.85%) |
| Вводное слово | 65 (0.23%) |
| Частица | 1555 (5.61%) |
| Причастие | 680 (2.45%) |
| Деепричастие | 60 (0.22%) |
| Служебных слов: | 11627 (41.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.16 |
| . точка | 85.87 |
| - тире | 27.98 |
| ! восклицательный знак | 19.42 |
| ? вопросительный знак | 10.95 |
| ... многоточие | 3.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 0.23 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.99 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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.
