| Длина текста, знаков: | 675062 |
| Слов в произведении (СВП): | 98092 |
| Приблизительно страниц: | 346 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.48 |
| СДП диалога, знаков: | 49.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9928 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9458 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 470 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2751.52 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23589 (24.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74503 (75.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22642 (30.39%) |
| Прилагательное | 8712 (11.69%) |
| Глагол | 19378 (26.01%) |
| Местоимение-существительное | 7772 (10.43%) |
| Местоименное прилагательное | 3534 (4.74%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1189 (1.60%) |
| Числительное (порядковое) | 286 (0.38%) |
| Наречие | 5343 (7.17%) |
| Предикатив | 832 (1.12%) |
| Предлог | 9126 (12.25%) |
| Союз | 8224 (11.04%) |
| Междометие | 1332 (1.79%) |
| Вводное слово | 358 (0.48%) |
| Частица | 6638 (8.91%) |
| Причастие | 1123 (1.51%) |
| Деепричастие | 240 (0.32%) |
| Служебных слов: | 37237 (49.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.25 |
| . точка | 88.49 |
| - тире | 30.02 |
| ! восклицательный знак | 4.40 |
| ? вопросительный знак | 9.75 |
| ... многоточие | 11.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.58 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 7.22 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 3.59 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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.
