| Длина текста, знаков: | 564423 |
| Слов в произведении (СВП): | 81502 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.98 |
| СДП диалога, знаков: | 53.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8993 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8283 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 710 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2752.23 | отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16563 (20.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64939 (79.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21717 (33.44%) |
| Прилагательное | 6695 (10.31%) |
| Глагол | 14962 (23.04%) |
| Местоимение-существительное | 5562 (8.56%) |
| Местоименное прилагательное | 3318 (5.11%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1594 (2.45%) |
| Числительное (порядковое) | 342 (0.53%) |
| Наречие | 3208 (4.94%) |
| Предикатив | 391 (0.60%) |
| Предлог | 9126 (14.05%) |
| Союз | 5797 (8.93%) |
| Междометие | 918 (1.41%) |
| Вводное слово | 182 (0.28%) |
| Частица | 3959 (6.10%) |
| Причастие | 1256 (1.93%) |
| Деепричастие | 168 (0.26%) |
| Служебных слов: | 29038 (44.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.56 |
| . точка | 93.83 |
| - тире | 23.44 |
| ! восклицательный знак | 2.85 |
| ? вопросительный знак | 3.29 |
| ... многоточие | 0.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.98 |
| " кавычка | 2.31 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 2.91 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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.
