| Длина текста, знаков: | 614434 |
| Слов в произведении (СВП): | 88864 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.91 |
| СДП диалога, знаков: | 37.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10009 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9615 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 394 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2741.76 | —> 7378-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21856 (24.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67008 (75.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19547 (29.17%) |
| Прилагательное | 7722 (11.52%) |
| Глагол | 17504 (26.12%) |
| Местоимение-существительное | 8001 (11.94%) |
| Местоименное прилагательное | 3820 (5.70%) |
| Местоимение-предикатив | 37 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 970 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.24%) |
| Наречие | 4589 (6.85%) |
| Предикатив | 962 (1.44%) |
| Предлог | 7549 (11.27%) |
| Союз | 7456 (11.13%) |
| Междометие | 1306 (1.95%) |
| Вводное слово | 314 (0.47%) |
| Частица | 5804 (8.66%) |
| Причастие | 906 (1.35%) |
| Деепричастие | 152 (0.23%) |
| Служебных слов: | 34439 (51.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.33 |
| . точка | 114.47 |
| - тире | 43.28 |
| ! восклицательный знак | 3.80 |
| ? вопросительный знак | 18.04 |
| ... многоточие | 7.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 13.47 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 2.44 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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.
