| Длина текста, знаков: | 474727 |
| Слов в произведении (СВП): | 72625 |
| Приблизительно страниц: | 246 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.82 |
| СДП диалога, знаков: | 43.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8573 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8034 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 539 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2622.86 | —> 9088-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17193 (23.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55432 (76.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17129 (30.90%) |
| Прилагательное | 5310 (9.58%) |
| Глагол | 13923 (25.12%) |
| Местоимение-существительное | 5659 (10.21%) |
| Местоименное прилагательное | 3108 (5.61%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 866 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.24%) |
| Наречие | 3012 (5.43%) |
| Предикатив | 524 (0.95%) |
| Предлог | 6715 (12.11%) |
| Союз | 5909 (10.66%) |
| Междометие | 1461 (2.64%) |
| Вводное слово | 216 (0.39%) |
| Частица | 4982 (8.99%) |
| Причастие | 854 (1.54%) |
| Деепричастие | 174 (0.31%) |
| Служебных слов: | 28230 (50.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.60 |
| . точка | 80.88 |
| - тире | 21.65 |
| ! восклицательный знак | 11.06 |
| ? вопросительный знак | 12.24 |
| ... многоточие | 4.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 9.36 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 7.22 |
| ; точка с запятой | 1.23 |
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.
