| Длина текста, знаков: | 552453 |
| Слов в произведении (СВП): | 81522 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.27 |
| СДП диалога, знаков: | 39.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11861 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11062 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 799 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1363.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3291.77 | —> 1055-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18898 (23.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62624 (76.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20222 (32.29%) |
| Прилагательное | 6776 (10.82%) |
| Глагол | 15319 (24.46%) |
| Местоимение-существительное | 5471 (8.74%) |
| Местоименное прилагательное | 3403 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 874 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.26%) |
| Наречие | 3869 (6.18%) |
| Предикатив | 681 (1.09%) |
| Предлог | 8105 (12.94%) |
| Союз | 6704 (10.71%) |
| Междометие | 1181 (1.89%) |
| Вводное слово | 280 (0.45%) |
| Частица | 5207 (8.31%) |
| Причастие | 1120 (1.79%) |
| Деепричастие | 207 (0.33%) |
| Служебных слов: | 30569 (48.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.28 |
| . точка | 95.48 |
| - тире | 23.90 |
| ! восклицательный знак | 7.35 |
| ? вопросительный знак | 14.20 |
| ... многоточие | 4.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.26 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 9.89 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 4.86 |
| ; 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.
