| Длина текста, знаков: | 622396 |
| Слов в произведении (СВП): | 92349 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.7 |
| СДП диалога, знаков: | 42.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12336 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11708 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 628 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1306.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3142.10 | —> 2045-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22676 (24.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69673 (75.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22086 (31.70%) |
| Прилагательное | 7897 (11.33%) |
| Глагол | 17254 (24.76%) |
| Местоимение-существительное | 6554 (9.41%) |
| Местоименное прилагательное | 4058 (5.82%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 920 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 185 (0.27%) |
| Наречие | 4604 (6.61%) |
| Предикатив | 813 (1.17%) |
| Предлог | 8567 (12.30%) |
| Союз | 8193 (11.76%) |
| Междометие | 1532 (2.20%) |
| Вводное слово | 361 (0.52%) |
| Частица | 6361 (9.13%) |
| Причастие | 1146 (1.64%) |
| Деепричастие | 219 (0.31%) |
| Служебных слов: | 35865 (51.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.52 |
| . точка | 86.39 |
| - тире | 29.11 |
| ! восклицательный знак | 8.83 |
| ? вопросительный знак | 11.90 |
| ... многоточие | 6.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 7.93 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.06 |
| ; 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.
