| Длина текста, знаков: | 488160 |
| Слов в произведении (СВП): | 71875 |
| Приблизительно страниц: | 242 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.58 |
| СДП диалога, знаков: | 40.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6117 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 5950 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 167 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 969.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2089.97 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17007 (23.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54868 (76.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17130 (31.22%) |
| Прилагательное | 4615 (8.41%) |
| Глагол | 15308 (27.90%) |
| Местоимение-существительное | 7120 (12.98%) |
| Местоименное прилагательное | 3241 (5.91%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 865 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 219 (0.40%) |
| Наречие | 3675 (6.70%) |
| Предикатив | 680 (1.24%) |
| Предлог | 6858 (12.50%) |
| Союз | 5384 (9.81%) |
| Междометие | 1028 (1.87%) |
| Вводное слово | 217 (0.40%) |
| Частица | 4145 (7.55%) |
| Причастие | 633 (1.15%) |
| Деепричастие | 112 (0.20%) |
| Служебных слов: | 28120 (51.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.10 |
| . точка | 109.80 |
| - тире | 40.61 |
| ! восклицательный знак | 7.12 |
| ? вопросительный знак | 15.86 |
| ... многоточие | 3.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 4.31 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 1.68 |
| ; точка с запятой | 0.56 |
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.
