| Длина текста, знаков: | 487774 |
| Слов в произведении (СВП): | 66366 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.89 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.65 |
| СДП диалога, знаков: | 65.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9467 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8435 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1032 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1312.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3039.62 | —> 3101-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13970 (21.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52396 (78.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19448 (37.12%) |
| Прилагательное | 6525 (12.45%) |
| Глагол | 10876 (20.76%) |
| Местоимение-существительное | 2931 (5.59%) |
| Местоименное прилагательное | 2409 (4.60%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 973 (1.86%) |
| Числительное (порядковое) | 430 (0.82%) |
| Наречие | 2572 (4.91%) |
| Предикатив | 386 (0.74%) |
| Предлог | 6802 (12.98%) |
| Союз | 4837 (9.23%) |
| Междометие | 984 (1.88%) |
| Вводное слово | 157 (0.30%) |
| Частица | 3356 (6.41%) |
| Причастие | 1777 (3.39%) |
| Деепричастие | 210 (0.40%) |
| Служебных слов: | 21689 (41.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.65 |
| . точка | 82.69 |
| - тире | 14.86 |
| ! восклицательный знак | 4.31 |
| ? вопросительный знак | 7.81 |
| ... многоточие | 5.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 18.55 |
| () скобки | 0.48 |
| : двоеточие | 2.70 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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.
