| Длина текста, знаков: | 614655 |
| Слов в произведении (СВП): | 88800 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.32 |
| СДП диалога, знаков: | 64.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9950 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9304 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 646 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2815.05 | —> 6192-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22278 (25.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66522 (74.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18935 (28.46%) |
| Прилагательное | 7794 (11.72%) |
| Глагол | 16164 (24.30%) |
| Местоимение-существительное | 7262 (10.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3848 (5.78%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 924 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.29%) |
| Наречие | 4943 (7.43%) |
| Предикатив | 716 (1.08%) |
| Предлог | 8040 (12.09%) |
| Союз | 8364 (12.57%) |
| Междометие | 1317 (1.98%) |
| Вводное слово | 257 (0.39%) |
| Частица | 6693 (10.06%) |
| Причастие | 1581 (2.38%) |
| Деепричастие | 346 (0.52%) |
| Служебных слов: | 36146 (54.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.63 |
| . точка | 66.93 |
| - тире | 24.38 |
| ! восклицательный знак | 3.76 |
| ? вопросительный знак | 9.64 |
| ... многоточие | 4.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.01 |
| " кавычка | 3.86 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.33 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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.
