| Длина текста, знаков: | 556020 |
| Слов в произведении (СВП): | 78508 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 133.76 |
| СДП диалога, знаков: | 47.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12581 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12008 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 573 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1381.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3423.89 | —> 505-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16987 (21.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61521 (78.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20238 (32.90%) |
| Прилагательное | 7496 (12.18%) |
| Глагол | 13184 (21.43%) |
| Местоимение-существительное | 4726 (7.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3208 (5.21%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 709 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.26%) |
| Наречие | 3614 (5.87%) |
| Предикатив | 668 (1.09%) |
| Предлог | 7623 (12.39%) |
| Союз | 6779 (11.02%) |
| Междометие | 1197 (1.95%) |
| Вводное слово | 169 (0.27%) |
| Частица | 4461 (7.25%) |
| Причастие | 1453 (2.36%) |
| Деепричастие | 204 (0.33%) |
| Служебных слов: | 28375 (46.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.51 |
| . точка | 56.73 |
| - тире | 36.96 |
| ! восклицательный знак | 10.81 |
| ? вопросительный знак | 11.74 |
| ... многоточие | 15.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.39 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.47 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.29 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.25 |
| " кавычка | 8.74 |
| () скобки | 1.27 |
| : двоеточие | 5.50 |
| ; точка с запятой | 3.13 |
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.
